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