蚂蚁集团-AI数据领域专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 从金融数据专家向AI金融产品负责人发展，深入参与大模型在金融核心业务场景的落地
• 积累前沿AI技术与金融业务深度融合的经验，成为金融AI领域的复合型领军人才
• 主导金融领域大模型训练数据的生产、标注与质量体系建设，将复杂金融需求转化为可执行的数据任务
• 构建金融垂直领域的大模型能力评测体系，通过评测指导训练数据建设和模型优化
• 推动大模型能力与投研、估值、财务分析等金融实际业务场景结合，探索AI落地方式
• 扎实的金融基本面研究与分析能力，能在估值建模、证券研究等方向进行结构化拆解
• 对大模型技术及AI工具的理解与应用能力，能将金融专业知识转化为高质量训练数据
• 优秀的跨部门沟通协作能力，能与算法、数据、业务等多角色高效推进复杂项目

申请策略

• 深入了解蚂蚁集团在金融大模型方面的最新产品与业务布局，展现对行业趋势的洞察
• 准备几个将传统金融工作流与AI工具结合的创新思考，面试时主动分享
• 突出在估值建模、投研或财务分析等金融核心领域的实际项目经验与专业深度
• 展示使用大模型、Agent等AI工具解决金融专业问题或提升效率的具体案例
• 强调跨部门协作推动复杂项目落地的经历，以及与算法或技术团队沟通的经验
• 提前熟悉大模型训练数据生产、数据标注及模型评测的基本流程与方法论
• 提升Python编程或数据分析能力，掌握利用代码进行数据处理和自动化的技巧

面试指南

• STAR法则：结合具体金融场景，说明任务背景、采取的数据拆解或评测方法、最终模型能力提升的结果
• 结构化思维：从数据标准、质量验收、专家指导等多个维度系统性回答数据体系建设问题
• 如何将复杂的金融投研任务拆解为大模型可理解的训练数据？
• 在金融模型评测中，如何设计科学、客观且可验证的评价标准？
• 分享一个你利用AI工具解决金融专业问题或提升工作效率的实际案例
• 面对金融数据生产中的专业歧义或边界案例，你通常如何解决？
• 复习金融基本面分析的核心框架，并思考如何将其与大模型的能力边界相结合
• 了解当前主流大模型在金融领域的应用痛点（如幻觉、合规性、逻辑推理等）及解决思路