金融AI数据专家工程师

职位描述

1.建设金融 AI 底层数据能力：面向金融问答、研究分析及智能投研助手等场景，构建覆盖权益、固收、基金、宏观、衍生品及公告研报等领域的数据体系，提升模型回答的准确性、可追溯性与前瞻性；

2.建立金融指标与口径标准：统一各资产类别核心指标的定义、计算逻辑、适用范围及时间口径，沉淀可查询、可复用的指标字典与业务规则，支持 AI 准确理解和调用金融数据；

3.推进多源数据治理：建立跨数据源交叉校验、差异仲裁与质量监控机制，完善字段级血缘和原始披露溯源，保障数据的一致性、完整性与时效性；

4.评估并引入前瞻性数据：挖掘另类数据、高频指标、舆情、产业链及一致预期等数据的应用价值，验证信息增益、覆盖范围与时效边界，推动其在金融 AI 场景中的落地；

5.负责数据接入与加工交付：承接 AI 应用的数据需求，完成可行性评估、数据源接入、清洗标准化及主数据映射，使用 SQL、Python 构建稳定的数据加工链路，并持续优化交付质量。