渣打银行
Senior Java Engineer-FM
Senior Java Engineer-FM
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
广州市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
软件工程
微服务
AI辅助开发
日内风险平台
AI 估算 · 35k–55k
该职位要求资深全栈Java经验，涉及金融核心风险系统开发，技术栈前沿且包含AI工具应用，市场竞争力强，薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向资深Java工程师的职位，你将加入一个动态的新团队，负责为渣打银行的日内风险平台构建高质量、可扩展的软件解决方案
工作内容涵盖从后端Java应用开发、微服务API设计到前端用户界面实现的全栈开发，并需要确保系统符合银行业的安全与合规标准
最低要求
计算机科学、信息技术或相关领域的硕士或学士学位
在关键任务市场环境中，拥有至少5年专注于Java的全栈开发经验
熟悉版本控制系统，最好是Git
了解Maven或Gradle等构建工具
熟悉云平台（AWS, Azure, GCP）和容器化技术（Docker, Kubernetes）
具备优秀的问题解决能力和对细节的关注
强大的沟通和团队合作能力
熟练使用AI辅助开发工具，以在日常工作中实现更快、更好的解决方案
工作职责
为我们的日内风险平台设计、开发和维护可扩展、高性能的Java应用程序
与跨职能团队合作，收集需求、设计方案并实现功能
遵循最佳实践和设计模式，编写干净、可维护且高效的代码
开发和集成API与微服务/服务
使用现代前端框架创建响应式且直观的用户界面
为风险评估实施稳健的数据处理和分析能力
进行代码审查并为初级开发人员提供技术指导
对应用程序性能进行故障排除、调试和优化
确保应用程序安全并符合银行业标准
参与敏捷开发流程，包括冲刺计划、每日站会和回顾会议
支持用户并为平台用户验收测试和生产环境稳定状态做出贡献
优先资格
计算机科学、信息技术或相关领域的硕士学位
具有微服务/事件驱动架构经验
具有高性能风险技术经验
了解CI/CD流水线和DevOps实践
习惯于敏捷/Scrum方法论
具有AI驱动的开发工具和平台使用经验
能够有效利用生成式AI进行代码优化和问题解决
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈全面且前沿：涉及全栈开发、微服务、云原生及AI工具应用，有利于构建完整且现代化的技术能力
- 公司平台优秀：渣打银行作为跨国金融巨头，提供稳定的职业环境、完善的福利和全球视野的学习机会
- 适合拥有扎实Java全栈经验，对金融科技感兴趣，追求技术深度与广度，并能适应严格合规环境的技术人才
缺点 / 挑战
- 平台价值高：参与国际银行核心风险系统建设，项目影响力和业务重要性大，简历含金量足
- 行业前景稳定：金融科技领域需求持续，风险技术是银行数字化转型的关键，职业发展空间明确
- 技术要求高且复合：需同时精通后端、前端、云平台及金融业务知识，学习压力和持续更新要求大
- 合规与安全压力：银行业开发受严格监管，代码质量、系统稳定性和安全合规性要求极高，不容有失
- 工作可能具有挑战性：风险平台属于关键业务系统，可能面临高并发、低延迟等性能挑战和紧急问题处理压力
角色解读
- 技术专家路径：可深入成为金融科技领域的架构师或特定技术栈（如云原生、大数据风控）的专家
- 管理路径：积累项目经验和领导力后，可转向技术经理或产品技术负责人，管理团队和项目
- 行业深化路径：在银行风险技术领域深耕，成为连接业务与技术的复合型人才，前景广阔
- 负责银行核心的日内风险平台的全栈开发，包括后端Java应用、微服务API和前端界面
- 需要与产品、交易、技术等多个团队协作，将业务需求转化为技术解决方案
- 确保系统的高性能、可扩展性，并严格遵守金融行业的合规与安全标准
- 参与代码审查、性能优化，并可能指导初级同事，推动团队技术能力提升
- 精通Java及Spring生态（如Spring Boot），具备5年以上全栈开发经验，能独立负责复杂模块
- 熟悉微服务架构、云原生技术（Docker, Kubernetes）及主流云平台（AWS/Azure/GCP）的部署
- 掌握现代前端技术（如React），并了解数据处理、消息队列（Kafka）和数据库（SQL/NoSQL）
- 具备使用AI辅助开发工具的经验，能利用生成式AI优化工作流，并拥有良好的问题解决和沟通能力
申请策略
- 深入了解渣打银行的企业文化（如‘Do the right thing’, ‘Never settle’），并在沟通中体现与之契合的价值观
- 面试前研究银行风险管理的业务场景，思考技术如何赋能业务，展现出技术驱动业务的思维
- 重点突出在金融或相关高要求领域（如电商、交易系统）的Java全栈项目经验，特别是涉及高性能、可扩展系统的案例
- 详细描述使用Spring Boot、微服务、Docker/K8s、React等技术栈解决实际问题的经历，并量化成果（如提升性能XX%）
- 展示在团队协作、代码审查、技术方案设计等方面的贡献，以及任何指导或分享经验
- 务必提及使用AI辅助开发工具（如GitHub Copilot）的具体经验和带来的效率提升
- 若对金融风险业务了解不深，可提前学习基础的风险管理概念和银行IT系统架构知识
- 加强对云平台（尤其是AWS）服务、CI/CD流水线自动化以及容器编排的实战理解
面试指南
- 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出个人在技术决策、问题解决和团队协作中的具体行动与贡献
- 对于架构设计问题，从需求分析、技术选型、组件设计、容错处理、性能监控和安全合规等多个维度系统性地阐述思考过程
- 在回答中不仅说明‘做了什么’，更要解释‘为什么这么做’，展现出对技术原理和业务背景的深入理解
- 请详细介绍一个你参与过的、最具挑战性的Java后端或全栈项目，你在其中扮演了什么角色，遇到了什么技术难题，如何解决的？
- 你如何设计一个高可用、可扩展的微服务架构来支持银行的实时风险计算？需要考虑哪些关键因素？
- 请谈谈你使用Docker和Kubernetes进行应用部署和管理的经验，遇到过哪些典型问题？
- 你如何确保开发的代码和系统符合金融行业的高安全与合规标准？
- 请举例说明你如何使用AI辅助工具（如Copilot）来提升开发效率或代码质量？
职位点评
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