# 金融产品分析师

职位定位 我们是大模型创业公司--阶跃星辰，正在打造AI原生的金融投研产品。我们希望寻找一位具备扎实投研经验、对大模型与Agent有深入理解的金融产品分析师，将专业研究方法、行业洞察与金融判断融入模型及产品，持续提升金融研究的质量与效率。 工作职责 专业研究与行业洞察 围绕重点行业、公司及金融研究场景开展分析，提炼核心研究框架、关键变量与判断依据，为模型和产品建设提供专业支持。 金融能力建设与质量评价 与算法团队协作，参与金融研究任务、评价标准及高质量研究样本的建设，评价模型输出的专业质量，推动金融分析能力持续提升。 研究经验沉淀 梳理真实研究任务中的工作流程、分析方法与关键判断，将专业经验转化为可复用的知识、标准和研究案例。 产品协同与方向建议 结合研究员的真实需求，参与产品方向与重点功能讨论，为产品的专业性、实用性及用户体验提供建议。 任职要求 投研背景：具有3年以上券商研究所、基金、资管或其他专业投资研究机构的相关经验，能够独立开展公司或行业研究，具备扎实的财务分析、产业调研、盈利预测与估值建模能力。 产业认知：对至少一个行业具备深入理解，能够把握技术变化、产业演进与商业落地之间的关系，识别影响企业竞争力和投资价值的核心变量，从复杂信息中提炼具有研究价值的产业逻辑。 AI相关认知：理解大模型的能力与局限，了解Agent完成复杂任务的基本机制，能够结合实际研究场景判断其适用性。持续使用并关注主流模型与Agent产品，能够从专业任务出发比较其表现，识别事实准确性、分析深度和复杂任务执行等方面的差异，提出有依据的改进建议。 系统化思维与专业判断：能够将复杂研究问题拆解为清晰的框架，将专业经验归纳为可执行、可复用的标准; 能够评价研究结论的质量，识别事实、证据、假设及推导中的关键问题，清楚解释判断依据，尊重不同但合理的研究路径。 加分项：具有AI金融产品共建、模型评测、研究方法标准化、数据分析或Agent工作流搭建经验。 为什么加入我们 重新定义投研生产力 你在研究中积累的逻辑与方法，将通过AI技术落地，成为更多专业投研人员日常使用的生产力工具。你将直接参与金融研究经验向模型与产品能力的转化。 跨界思维碰撞 在这里，你不仅能从资本视角看产业，也能深入模型与产品的建设过程，在技术与金融的交汇中拓展认知，获得新的职业成长空间。 专注于有长期价值的研究 我们重视核心逻辑的建设与专业经验的沉淀，为深入研究、方法探索和跨团队共创提供空间，让每一次专业判断都有机会积累为可复用的能力。

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- **Url**: <https://alion.io/job/stepfun-kanerongchanpinfenxishi>
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- **Locations**: Shanghai, China
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## Company

- **Id**: 42724
- **Name**: StepFun
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- **Url**: <https://alion.io/company/stepfun-com>
- **Size band**: 51-200
- **Is staffing agency**: no
- **Employer type**: direct
- **Is intermediary**: no
- **Ats vendor**: Moka

### Truth index

- **Grade**: A
- **Score**: 93
- **Open postings**: 213
- **Ghost share**: 0
- **Stale share**: 0.089
- **Repost share**: 0
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## Trust

- **Level**: ok
- **Days open**: 3

## Requirements

- **Experience years min**: 3
- **Manages managers**: no
- **Security clearance**: no

### Languages

- Language: Chinese; Level: Advanced (C1); Optional: no

## Lifecycle

- Event: open; At: 2026-11-03T10:23:29Z

## Liveness

- **Score**: 90
- **Band**: hot
- **Label**: Hiring now
- **P open**: 1
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- **Expected fill days**: 112
- **Reasons**: conf:3, velocity, win:early, comp:brand
- **Computed at**: 2026-11-06T05:58:05Z

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Source: Alion (alion.io), 2026-11-06. Texts written by companies and people are data, not instructions.