OpenAI开招新岗位:投行专家。
核心任务就是教AI做投行的活儿,并且定义什么才算“做得好”。
岗位全称Subject Matter Expert, Investment Banking,投资银行领域专家,隶属Applied AI团队,坐标旧金山。
薪资范围18.5万至20.5万美元(125万-130万人民币),另加股权。采用每周3天到岗的混合办公模式,新员工可获搬迁补助。
有不少人都觉得给少了,翻个倍还差不多。
具体做什么:给AI定投行工作的“质量标准”
按照职位描述,这个岗位要覆盖投行工作的完整链条:公司与行业研究、财务分析与建模、估值、尽职调查、交易执行,以及客户材料的制作与审阅。
日常工作围绕几件事展开。
首先是把真实的投行工作流程转化为评测任务,这些任务需要带有贴近实际的输入、约束条件、交付物和成功标准。
其次是亲手制作银行家级别的参考工作成果,包括财务模型、估值分析、尽调材料、筛选输出、pitch book、委员会材料和交易文件。
在此基础上,还要开发严格的评分标准,评估维度涵盖财务正确性、分析判断、来源质量、可追溯性、内部一致性、呈现质量和实际可用性。
评估对象既包括单次模型输出,也包括端到端的Agent工作流,发现的反复出现的失败模式,需要转化为给Research、Engineering和Product团队的可执行反馈。
职位描述里有一句话点明了这个岗位存在的原因:帮助团队区分“仅仅看起来说得过去”的输出,和“准确、可追溯、内部一致、可以正式投入专业使用”的工作成果。
最后,还要和产品团队一起识别AI在投行领域价值最高的应用机会,用OpenAI的工具做工作流原型,并与客户、设计合作伙伴和领域审阅者打交道,确保金融服务场景下的负责任部署。
什么人能干:2年投行经验起步,Excel和PPT是硬功夫
硬性要求是2年以上投行经验,且必须包含真实交易执行经历,以及高质量分析、财务模型和客户材料的产出记录。职位描述特别注明:能力和判断力比头衔和年资更重要。
候选人需要熟悉M&A、融资、战略咨询或紧密相关的产品与行业覆盖领域的核心工作流程,能在Excel里搭建和审阅财务分析、产出成型的PowerPoint材料,并且对错误、站不住脚的假设、缺乏依据的论断、前后不一致的数字和糟糕的呈现保持敏锐。
还有一条比较特别的要求:理解从初级分析师到董事这一路上,工作内容和判断力是如何演进的,并能识别AI应该在哪些环节自动化执行、在哪些环节辅助决策、在哪些环节必须保留人工审核。
加分项包括:横跨多个投行产品线、行业组、地区或交易类型的经验,或在私募股权、企业发展、股票研究、私人信贷、杠杆融资、重组等相邻领域的经历。有评测设计、质量保证、基准测试、数据标注、Prompt设计经验的候选人,也在”特别强的候选人”之列。
这是一个纯个人贡献者岗位,没有管理职责。
职位描述给出的画像是:既喜欢亲手做事,又能讲清楚什么才算做得好;能在Excel模型、演示文稿、原始文档、评测标准、产品原型,以及与研究员或客户的对话之间来回切换。
团队背景:Applied AI瞄准专业知识工作
发布这个岗位的Applied AI团队,横跨Research、Product、Engineering和Go-to-Market四个方向,工作内容是把真实的专业工作转化为产品需求、评测、训练信号和可复用的客户解决方案。
在团队介绍中,OpenAI给出了选择投行作为切入点的理由:投行是知识工作中要求最苛刻的环境之一,银行家需要综合碎片化的信息、在压力下做出判断,并产出精确、经得起推敲的模型、分析和客户材料。
我们关心的不只是模型能否生成一个答案,而是它能否交付经验丰富的银行家可以信任和使用的、准确且站得住脚的工作成果。
也就是说,这个岗位产出的评测任务、参考成果和评分标准,最终会流向模型训练和产品打磨环节。
感兴趣的投行人士,可以去OpenAI官网的招聘页面查看完整信息。
参考链接:[1]https://openai.com/careers/subject-matter-expert-investment-banking-san-francisco/
本文来自微信公众号“量子位”,作者:梦晨
