Global Head of Insight Generation and AI Adoption, Managing Director

优缺点分析

角色解读

• 此职位是公司AI转型的核心领导者，成功履职将直接推动公司成为AI驱动的资产管理机构，个人影响力巨大
• 未来的职业路径可能包括晋升至更高级别的C-suite高管（如首席技术官、首席信息官），或成为行业内知名的AI战略专家
• 通过领导前沿AI技术在金融领域的应用，可以积累跨技术、业务和管理的复合型经验，为担任更广泛的领导角色奠定基础
• 作为全球负责人，您将制定并领导执行公司的AI战略，确保其与投资管理业务目标对齐
• 您需要领导和管理分布在全球多个国家的AI技术团队，负责数据科学研发、AI模型开发及企业级AI平台的建设与维护
• 您将负责评估和引入前沿的AI技术（如生成式AI、智能体AI），并建立相关的技术标准、治理框架和工程最佳实践
• 您需要管理关键的AI供应商关系，并监督从概念验证到规模化部署的完整AI项目生命周期
• 需要具备深厚的AI/ML技术专长，包括对生成式AI、智能体AI和企业级AI平台架构的深刻理解
• 必须具备在资产管理行业超过15年的经验，深刻理解其业务流程、市场和监管环境
• 需要拥有卓越的全球团队领导力和管理能力，能够跨文化、跨地域领导技术团队并建立高效协作的文化
• 必须具备强大的战略思维、利益相关者管理能力，以及将复杂业务需求转化为可执行技术方案的能力

申请策略

• 深入研究道富公司及SSIM的业务重点、近年来的技术投资方向和公开的转型战略，在申请材料和面试中体现您的思考与公司战略的契合度
• 准备好阐述您对“在金融行业建立负责任的、可扩展的AI文化”的理解和具体实施计划，这符合职位描述中强调的工程卓越和治理要求
• 重点突出在资产管理行业的长期（15年以上）从业经验，特别是对投资、销售、风控等核心业务流程的理解
• 详细展示过去10年中领导或深度参与的大型、成功的AI项目案例，特别是涉及企业级平台、生成式AI或复杂模型部署的经验
• 强调全球团队管理经验，包括团队规模、地域分布、文化融合以及如何提升团队绩效和创新能力的具体事例
• 用数据和成果证明您在技术战略制定、供应商管理、成本控制以及推动技术落地产生商业价值方面的能力
• 如果对资产管理某些细分领域（如私募市场、另类投资）了解不深，可针对性补充相关金融知识
• 深入了解金融行业的AI治理、模型风险管理和相关法规（如欧盟AI法案的潜在影响），这在面试中会是加分项

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答行为类问题，确保逻辑清晰且有具体数据或成果支撑
• 对于战略和情景类问题，可以先从行业趋势和公司业务痛点切入，再阐述您的分层解决方案（如技术选型、团队建设、治理流程、风险缓释），最后落脚到预期的商业影响
• 在回答管理类问题时，既要体现您的人文关怀和领导力（如赋能、沟通），也要展示您的务实和结果导向（如目标设定、绩效管理、流程优化）
• 请分享一个您在过去领导过的最复杂的AI项目，您是如何制定战略、组建团队并最终确保其成功交付业务价值的？
• 在资产管理这样一个高度监管的行业，您将如何设计和实施一套有效的AI治理与风险管理框架？
• 您将如何管理和激励一个分布在四大洲、文化背景各异的全球AI团队？请分享您的具体管理哲学和实践
• 面对生成式AI的快速发展，您认为它在资产管理行业最大的应用机遇和潜在风险分别是什么？您会如何规划其落地路径？
• 请描述一次您成功说服非技术背景的高层业务领导，支持一项重大但存在风险的技术投资的经历