说到金融科技大数据建模工程师，就要说到FinTech(金融科技)，主要是指那些可用于撕裂传统金融服务方式的高新技术。这些技术包括：用户体验、大数据和人工智能。FinTech公司的使命是：用科技让金融运作更高效。
比如：阿里巴巴帝国掌门人马云于2004年底创办了支付宝，如今，凭借打造高效快速的用户体验，它的支付服务已经拥有4.5亿活跃用户，海外活跃用户也有1800万，每天处理1.7亿的各种支付转账业务。
在中国内地的农村，已经有超过1.4亿支付宝用户，超过3700万余额宝用户跟大城市里的人享受同样的移动金融服务。如此庞大的用户数据使得一个职业——金融大数据工程师——成为稀缺。
大数据工程师就是会玩数据的人，让数据变成生产力。和传统数据相比，大数据是在线的、实时的、规模海量且形式不规整、无章法可循的。所以，大数据工程师的工作就是分析历史、预测未来和优化选择，从而帮助企业做出正确的商业决策。
比如，分析历史就是找出过去事件的特征，最大的作用就是帮助企业认识消费者，通过分析用户以往的行为轨迹，了解这个人，为用户画像，然后预测他的行为，这样就可以针对个性的人推荐相关服务，或是基于个性的不同特征和需求衍生出新的业务模式。
不仅仅是民营的互联网金融企业需要大量的金融大数据工程师处理海量的数据，传统银行业也因为在多年的发展中，沉淀了大量有用或者无用的数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位，这也使得金融大数据工程师的工作面临极大挑战。
据报道，近年来在银行业招聘中，不论是传统银行，还是新兴的互联网银行，虽然最基础的一项要求还是应聘者需为国家统招的全日制毕业生，但显然大数据工程师成为越来越吃香的人员，金融行业对大数据分析师的需求显著提升，缺口高达20万人。
2019年8月，中国人民银行印发的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》明确指出：把握金融科技发展态势，强化人才队伍建设战略部署。从业人员的科技创新意识与创新能力，成为金融科技人才培养的重要标准。此前，北京市发布《北京市促进金融科技发展规划（2018年-2022年）》，提出全面实施金融科技人才聚集工程，建设金融科技人才培养基地，培养专业化金融科技人才。
金融大数据建模师要求能专业理论通识，大数据建模，金融场景实践案例等。
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