职位描述
1、投资系统开发与优化
参与投资管理系统（如组合管理、风险控制、交易执行等）的需求调研、功能设计及落地开发
协助AI大模型（如Deepseek等开源模型）在资产管理系统的应用研究与实践验证
针对现有系统进行性能诊断与功能迭代，优化用户体验及业务流程效率
协同内外部技术团队完成系统测试、故障排查及用户培训支持
RPA自动化：实现例如持仓核对、监管报送等流程的零代码自动化
2、数据驱动投资分析
运用Python/VBA等工具对投资组合数据、市场行情数据进行清洗、建模及可视化分析
支持量化策略研究，协助构建收益归因、风险敞口测算等分析模型
参与开发自动化数据报表工具，提升日常投资运营效率
协助构建和优化基于大数据分析、AI的风险管理或投资分析工具
3、IT项目管理与协作
协助推动跨部门IT项目管理（如系统升级、数据中台建设等）
参与需求文档撰写、开发进度跟踪及交付验收
协调业务部门与技术团队沟通，确保项目目标清晰，进度按时有效达成
4、创新与技术研究
探索金融科技前沿技术（如AI、大数据分析）在资管业务中的应用场景，协助落地创新解决方案。
参与LLM本地化部署研究实践工作（如本地知识图谱建设和智能化应用开发等）

职位要求
1、教育背景
全球知名大学金融、经济、计算机、统计等相关专业本科及以上学历，金融复合技术背景或金融专业优先。
2、硬技能
熟练掌握Python/VBA编程，具备独立开发数据处理脚本或工具的能力
熟悉至少一类以上结构化和非结构化数据处理，包括：关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）基础操作；NoSQL数据库（MongoDB/Redis）应用场景；大数据分析工具（Spark SQL/Hive）基本使用；了解基本数据结构与算法逻辑
熟练使用Excel高阶函数及Power BI/Tableau等数据分析工具
了解主流AI大模型的原理、应用和Agent部署
3、软技能
逻辑清晰，具备快速学习能力与独立问题解决能力；
沟通高效，能跨部门协作并精准传递分析业务需求；
对资管业务（如基金、证券投资）有基础认知，熟悉Wind/Bloomberg等金融终端者加分。
4、加分项
有金融行业实习经历或参与过IT系统/数据分析项目；
持有CFA/FRM/证券从业资格等相关证书；
参与过AI相关项目或有相关课程经验；
有开源项目贡献或技术博客写作经验