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        "degree": "本科及以上学历",
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        "responsibilities": "团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和 AI 产品的一手用户。\n\n1、围绕金融分析、财务建模及数据处理场景，设计并生产高质量Excel数据，包括公式配置、表格搭建、数据清洗、结果校验及格式规范等；\n2、准确理解财务分析、公司估值、投融资、预算管理等金融题目，将业务需求转化为结构清晰、逻辑严谨、可复用的Excel解决方案；\n3、负责Excel数据的质量评估与验收，重点检查公式引用、计算逻辑、数据口径、表格结构及最终结果的准确性；\n4、参与制定并持续迭代金融Excel任务的数据标准、操作规范、验收规则与典型案例，提升数据生产效率和一致性，结合AI工具、低代码平台或自动化脚本，优化Excel任务的生产、检查与交付流程；\n5、协同产品、研发，分析模型在金融题理解、Excel操作和数据计算中的高频问题，并提出针对性的数据优化方案。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历，金融学、金融工程、会计学、经济学、统计学、应用数学等相关专业优先；\n2、熟练掌握Excel，能够独立完成复杂表格搭建与公式配置，熟悉查找引用、逻辑判断、条件统计、日期处理、动态数组、数据透视表等常用功能；\n3、具备扎实的金融或财务分析基础，能够读懂并解决财务报表分析、估值建模、投资收益、现金流测算、预算预测等类型的题目；\n4、具备较强的数据敏感度和逻辑分析能力，能够发现公式错误、引用异常、数据口径不一致及结果偏差等问题；\n5、具备基础的轻代码能力，能够使用VBA、Python、SQL、Power Query或其他自动化工具中的一种或多种完成数据处理与效率优化；\n6、工作细致、有耐心，对数据准确性和交付质量有较高要求，具备良好的沟通协作、问题解决及自我驱动能力。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "SQL",
            "Excel",
            "财务分析",
            "财务报表",
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    "fulltext": "AI Excel数据专家（金融分析方向） - AI数据与安全\n职位描述\n团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和 AI 产品的一手用户。\n\n1、围绕金融分析、财务建模及数据处理场景，设计并生产高质量Excel数据，包括公式配置、表格搭建、数据清洗、结果校验及格式规范等；\n2、准确理解财务分析、公司估值、投融资、预算管理等金融题目，将业务需求转化为结构清晰、逻辑严谨、可复用的Excel解决方案；\n3、负责Excel数据的质量评估与验收，重点检查公式引用、计算逻辑、数据口径、表格结构及最终结果的准确性；\n4、参与制定并持续迭代金融Excel任务的数据标准、操作规范、验收规则与典型案例，提升数据生产效率和一致性，结合AI工具、低代码平台或自动化脚本，优化Excel任务的生产、检查与交付流程；\n5、协同产品、研发，分析模型在金融题理解、Excel操作和数据计算中的高频问题，并提出针对性的数据优化方案。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，金融学、金融工程、会计学、经济学、统计学、应用数学等相关专业优先；\n2、熟练掌握Excel，能够独立完成复杂表格搭建与公式配置，熟悉查找引用、逻辑判断、条件统计、日期处理、动态数组、数据透视表等常用功能；\n3、具备扎实的金融或财务分析基础，能够读懂并解决财务报表分析、估值建模、投资收益、现金流测算、预算预测等类型的题目；\n4、具备较强的数据敏感度和逻辑分析能力，能够发现公式错误、引用异常、数据口径不一致及结果偏差等问题；\n5、具备基础的轻代码能力，能够使用VBA、Python、SQL、Power Query或其他自动化工具中的一种或多种完成数据处理与效率优化；\n6、工作细致、有耐心，对数据准确性和交付质量有较高要求，具备良好的沟通协作、问题解决及自我驱动能力。\n团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和 AI 产品的一手用户。\n\n1、围绕金融分析、财务建模及数据处理场景，设计并生产高质量Excel数据，包括公式配置、表格搭建、数据清洗、结果校验及格式规范等；\n2、准确理解财务分析、公司估值、投融资、预算管理等金融题目，将业务需求转化为结构清晰、逻辑严谨、可复用的Excel解决方案；\n3、负责Excel数据的质量评估与验收，重点检查公式引用、计算逻辑、数据口径、表格结构及最终结果的准确性；\n4、参与制定并持续迭代金融Excel任务的数据标准、操作规范、验收规则与典型案例，提升数据生产效率和一致性，结合AI工具、低代码平台或自动化脚本，优化Excel任务的生产、检查与交付流程；\n5、协同产品、研发，分析模型在金融题理解、Excel操作和数据计算中的高频问题，并提出针对性的数据优化方案。\n1、本科及以上学历，金融学、金融工程、会计学、经济学、统计学、应用数学等相关专业优先；\n2、熟练掌握Excel，能够独立完成复杂表格搭建与公式配置，熟悉查找引用、逻辑判断、条件统计、日期处理、动态数组、数据透视表等常用功能；\n3、具备扎实的金融或财务分析基础，能够读懂并解决财务报表分析、估值建模、投资收益、现金流测算、预算预测等类型的题目；\n4、具备较强的数据敏感度和逻辑分析能力，能够发现公式错误、引用异常、数据口径不一致及结果偏差等问题；\n5、具备基础的轻代码能力，能够使用VBA、Python、SQL、Power Query或其他自动化工具中的一种或多种完成数据处理与效率优化；\n6、工作细致、有耐心，对数据准确性和交付质量有较高要求，具备良好的沟通协作、问题解决及自我驱动能力。",
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