局部职责组合
下面是两个编辑职责样例；它们可以同时属于一个岗位，不是本领域仅有的两条职业路线。
职责方向 · 编辑参照
把业务问题变成可重放的查询、指标表和解释；重点是数据与口径能被接续。
适合准备的作品或记录
职责方向 · 编辑参照
判断观察变化来自什么，并区分描述性分解与可支持的因果结论。
适合准备的作品或记录
02 · 从方向走到具体岗位
每份样本只代表这家公司的这份职位。招聘状态以原站为准；先核对地区、级别与职责，再决定是否了解或申请。
本领域尚无已核查的具体岗位样本。你可以带入自己的岗位链接或材料，逐项核对职责、地区、级别和已有证据；也可以先保留方向与备选。
需要核对个人适配时，把岗位原文交给你的 Agent，复用已有经历与约束继续判断。
当前可用 · 先选交付目标
数据发现、查询、检查和报告可以合为Agent循环；正确的数据语义和识别条件决定结论能走多远。
将业务问题变成口径明确、数据可追溯、可重放的查询和分析包，能区分真实变化、数据缺失与口径误差。
有数据语义、只读查询和独立控制时，可整包委派业务问题到可重放分析；关键口径与结果通过核对后固化刷新。
接收标准：问题定义与数据口径一致
区分组内表现变化与人群/渠道构成变化，避免被总体指标误导。
可委派AI计算和解释组成分解；结果可独立复算，但观察分解不能自动变成因果结论。
接收标准：分组与总量对得上
把“看起来变好了”转成有识别依据的效果估计与行动条件。
可让AI编写分析、检查设计缺口和解释区间；因果结论只在数据与识别条件满足时接收。
接收标准：样本进入机制可信
针对明确分析问题交付可重放的分布/异常/关系/时间探索和备选解释，保留反证与尚不能归因部分。
可整包委派数据诊断、探索与解释，固定分析后直接程序重跑；以结果/反证接收，不用一个漂亮故事或组成分解覆盖全部探索。
接收标准：探索对应同一总体
未来3–5年：2029–2031
分析Agent已展示问题到查询与报告的循环；编程和数学能力提升可能扩展自动诊断、实验分析和模拟。能计算与能识别因果仍是不同条件，以下为情景推演。
当前建议回答今天怎样交付；未来3–5年指2029–2031。编程的完整交付与数学的开放问题成果，支持认真准备更广泛自主工作的强情景。本站把AGI视作跨领域、能适应新任务且可靠达成复杂目标的讨论对象；这些进展是方向证据，尚不能确认某个AGI定义已满足或必在某年发生。三种情景均给出可观察信号、职责变化与现在行动，不把今天的局限或人的现有分工写成永久边界。
指标、分解和标准实验检查可由Agent连贯完成，分析师减少搬表和改SQL时间；重复计算固化，新的业务问题继续探索。
现在的行动：沉淀指标语义和真实反例，要求报告回答“下一步什么信息会改变决定”。
分析岗位更常兼顾业务问题、数据语义和实验设计；只会生成图表的差异化下降。
如果跨工具执行、统计推理和目标理解持续改善，Agent可主动发现变化、设计可检验假设、运行授权实验并更新策略，形成跨周的学习循环。
现在的行动：用明确授权的小实验建立从问题到结果的闭环，保留干预和数据生成记录，按净效果扩大范围。
人的职责可能转向选择目标、约束和价值取舍；部分分析与实验规划也可由AI承担，不必把手工审每张图当长期目标。
数据缺失、指标漂移、实验难实施或组织不能行动，会限制分析自动化的实际价值。
现在的行动：追踪一份报告是否改变行动以及结果，优先补采集和设计；减少不被使用的图表与重复报告。
数据工程、业务协作与实验条件建设仍有高价值；分析的瓶颈未必是推理模型。
2026-01-29 · 定位：How it works；Context；Evals；Guide the Goal, Not the Path
展示数据发现、多轮查询、复核和发布的闭环；口径与生成数据的代码是必要上下文。；内部专用系统；没有给出本站三项分析的可靠率，也没有证明任意因果问题可自动识别。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
2026-09-10 · 定位：目标、数据/工具、示例边界与记忆保存
可实施的数据分析应用参考，支持发现schema、只读查询、呈现SQL和控制修正保存。；工程示例而非能力或节时试验；未执行示例代码，使用时仍须适配身份、数据库与口径。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
2026-05-21 · 定位：摘要、§2输入输出、§5与§6、附录A.1/B.2
论文报告在353个Erdős问题中解决9个、492个OEIS猜想中证明44个，并公开Lean产物；展示搜索和内核反馈循环。；选题、形式库和搜索预算影响覆盖；未逐条重放论文证明，也不代表自然语言题意已自动核验。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
2019-07 · 定位：作者摘要中的SRM定义、错误决策与诊断范围
实验分配比例异常是需定位原因的数据质量信号，不能跳过诊断直接接受效果结论。；长期适用的方法背景，不是2026年AI进展；SRM无异常也不能证明所有识别假设成立。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
补充佐证 · 工具与真实采用线索
论文之外，查看工具实现、公开项目与企业采用主张。下面每条都说明本次核查到了哪一层；项目热度和厂商比例不充当任务完成率。
对金融研究备忘录和可重放分析包提供相邻运行方法：把假设、代码、结果与反馈一并保存。
原始主张：项目声明自动开展量化因子/模型研究，并提供数据科学场景。
已检查：固定commit的README、许可证、factor.py和model.py已读；可见研发循环、执行结果和失败反馈的实现入口。
仍不能推出：量化因子回测不等于财务对账或投资收益；本轮未复现其模型/回测，不采用README收益数字作本站能力结论。
下一步验证：选择截止时间锁定的公开数据，保留训练/验证/测试分隔、交易成本和全部候选，独立复算结果；与固定脚本比较人工复核时间。
核查 2026-10-19 · 484776c211e4fbbeef03e0ec00d6bbee7362a4f4
2026-09-23 · 定位：README及同commit下已记录的配置/测试/源码路径
固定仓库版本的实现资料只读核查；未执行该最新仓库的模型工作；不可把README展示结果当本站复现
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-11-02 · 已到期待复查