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万得正在经历AI Native重构阶段,致力于将AI嵌入金融行业核心决策链路。我们提供真实机构客户与高质量金融数据场景,拒绝模拟环境,让候选人的AI能力在生产环境中直接验证。
金融行业正进入AI Native重构阶段,这不仅仅是工具升级,而是从“人做决策”走向“人+AI共同决策”的变革。我们正在做的,是把AI嵌入金融行业最核心的决策链路。
我们构建的是一套完整的AI金融系统,包含以下层级:
AI Copilot(协作层):辅助分析、理解信息、生成洞察。
AI Agent(执行层):拆解复杂任务并自动执行(多步骤、多工具)。
AI Workflow(流程层):重构投研、交易、风控流程。
AI Data Engine(基础层):让数据可理解、可推理、可调用。
我们在找的,不是“会用AI的人”,而是已经把AI当作自己一部分的人。
你可能符合:
习惯先问:AI能不能直接解决这个问题?
尝试过:Agent / 自动化 / Prompt / Workflow搭建。
不满足于“完成任务”,而是想重构任务本身。
对技术 / 产品 / 金融中的至少一个有深度兴趣。
你将参与:
从0到1参与AI金融产品构建。
直接参与核心能力设计与落地。
在真实业务中验证你的想法。
岗位方向:
AI Product
AI Engineering / Agent / LLM
Data / Finance × AI
常见问题 (Q&A):
| 问题 | 回答 |
|---|---|
| 这是校招岗位吗? | 是,我们寻找有潜力的AI Native人才。 |
| 是否需要金融背景? | 不是必须,但会是加分项。 |
| 团队阶段? | 正在构建AI方向核心能力与产品。 |
| 面试流程? | 流程高效,但我们更重视长期匹配。 |
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
参与从0到1构建AI金融产品,直接参与核心能力设计与落地。
构建AI Copilot、AI Agent及AI Workflow,拆解复杂任务并自动执行。
构建AI Data Engine,让数据可理解、可推理、可调用,重构投研、交易、风控流程。
| **面试流程?** | 流程高效,但我们更重视长期匹配。 |
确认自己是否具备AI Native思维,即习惯先问AI能否直接解决问题,而非仅将其视为工具。
重点准备Agent、自动化、Prompt或Workflow搭建的实战经验,展示重构任务本身的能力而非仅完成任务。
若缺乏真实金融数据场景理解或仅停留在理论层面,可能无法匹配团队对“生产环境验证”的高要求。
是的,本次招聘明确面向2026届有潜力的AI Native人才。我们寻找的是能将AI作为自身一部分的候选人,而非仅仅会使用AI工具的人。
金融背景不是必须的,但会是加分项。我们更看重候选人是否对技术、产品或金融中的至少一个领域有深度兴趣。
团队正在构建AI方向的核心能力与产品,属于从0到1的早期建设阶段。你将直接参与核心能力设计与落地,而非维护现有模块。
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