蚂蚁集团-AI Data 解决方案（金融垂类）-【垂类大模型】

优缺点分析

角色解读

• 在AI数据领域深耕，成为数据解决方案专家，主导大型数据项目
• 横向扩展至其他垂类行业的数据策略，成为数据战略型人才
• 纵向晋升为团队负责人或AI数据平台的产品负责人，影响公司数据基建方向
• 深入分析金融领域数据现状，评估数据的规模、来源、合规性和成本，为决策提供依据
• 将业务或算法的数据需求转化成具体可执行的数据引入方案，包括采买、爬取、合成等路径
• 与算法、BD、工程等团队协作，推动数据落地，并优化数据引入的效率和标准化
• 从业务和模型视角识别数据链路瓶颈，推动平台化或工具化建设
• 金融领域专业知识，理解金融数据特点和行业规则
• 数据分析能力，能产出结构化分析报告和解决方案
• 需求拆解和抽象能力，能连接业务目标与数据需求
• 跨角色协作能力，能与多方团队有效沟通推进

申请策略

• 提前了解蚂蚁集团AI数据团队的业务方向，思考金融数据痛点
• 在面试中展现系统性问题解决思维，而不仅仅是执行经验
• 突出金融领域数据分析项目，展示如何产出决策支持结论
• 强调将业务需求转译为技术需求的案例，体现拆解能力
• 如果有大模型或数据治理经验，一定要突出，这是加分项
• 展示跨团队协作的成果，例如推动数据落地并带来业务影响
• 学习大模型基础知识，了解数据在模型训练中的作用
• 研究金融数据合规政策，如数据隐私、监管要求

面试指南

• 以业务目标为导向，拆解问题，结合数据领域分析，提出分层解决方案
• 用STAR法则回答案例问题：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
• 展示跨部门沟通和影响力，强调对业务和技术的双重理解
• 如何评估一个金融数据源的合规风险和数据质量？
• 如果算法团队需要提高大模型效果，你如何确定数据引入的优先级？
• 请分享一个你曾经将模糊业务需求转化为可执行数据方案的案例
• 你如何权衡数据采买、爬取和合成三种方式的成本和效果？
• 在推进数据引入项目时，如何协调算法、BD、工程等多方利益？