道富公司
AI-enabled Automation Solution Architect (Hands-on), AVP
AI-enabled Automation Solution Architect (Hands-on), AVP
发布于 大约 16 小时前中层管理(经理/总监)
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
自动化
RAG
API
微服务
GenAI
云原生
工作流编排
AI 估算 · 35k–55k
金融科技AVP级别，技术架构岗，杭州薪资水平有竞争力，综合行业与职级估算。
职位详情
关于这个职位
这是一个兼顾架构设计与编码实现的AI自动化解决方案架构师职位
你将在道富投资管理亚太团队中，利用AI/GenAI、云原生和可组合架构，从零到一设计和交付端到端的自动化解决方案，直接影响运营效率与成本
适合有深厚技术功底、乐于动手且具备系统思维的高级工程师
最低要求
计算机科学或相关领域的硕士或学士学位
在系统设计、平台或框架开发、云原生架构方面有丰富经验
在生产级解决方案端到端交付方面有可靠记录
深刻理解AI/GenAI概念及应用模式（如提示设计、RAG、Agent式工作流）
掌握AWS云平台（核心服务、安全及网络概念）
熟悉现代应用架构（微服务、API、事件驱动）
精通Python（自动化脚本、API及数据处理）
具备务实的技术方案评估与比较能力
优秀的问题解决能力和推动力
清晰的技术与非技术沟通能力
适应区域/全球交付环境
工作职责
解决方案架构与技术设计：设计端到端的自动化和AI赋能解决方案，涵盖工作流编排、集成、数据流以及用户界面（如需要）
应用AI驱动、云原生、可组合、API优先和事件驱动等架构原则
确保解决方案具备可扩展性、可维护性、安全性和合规性
做出务实的架构权衡以支持按时交付
日常开发与交付：作为自动化计划的资深开发者和开发负责人，全权负责技术交付
参与日常工程执行，包括分解业务需求、解决技术障碍、交付端到端解决方案，并确保通过恰当的测试、控制和文档从开发顺利过渡到生产
平台与自动化赋能：使用工作流引擎、集成层和自动化工具构建自动化解决方案
在适当场景支持RPA、工作流编排和AI辅助自动化
贡献可复用的平台能力而非一次性方案
在自动化设计中应用人工审核、可审计性、日志记录和运营控制
协作与利益相关者沟通：与平台负责人、业务和运营利益相关者、分析师及流程负责人紧密合作
将业务问题转化为清晰的技术设计和交付计划
清晰务实沟通进展、风险和技术权衡
工程标准与最佳实践：建立并推行编码标准、设计模式和交付纪律
倡导良好的工程习惯：测试、版本控制、文档和监控
通过设计和实现决策指导工程师
优先资格
有低代码/无代码平台经验
有工作流引擎或自动化系统经验
有企业级或大规模环境经验
良好的英语沟通能力（口语和书面）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：同时涉及AI/GenAI、云原生和自动化，技能积累深厚
- 公司平台稳健：道富为全球金融巨头，项目影响力和稳定性兼具
- 角色含金量高：兼顾架构与编码，能保持技术手感并提升领导力
- 亚太核心团队：直接驱动区域自动化转型，成果可见
- 对综合能力要求极高：需掌握从AI到基础设施的广泛知识
- 跨时区协作：与全球团队合作可能需要灵活安排工作时间
- 适合有5年以上经验、渴望保持动手能力并寻求技术领导力进阶的资深工程师或架构师
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高：需要同时承担架构设计和代码交付，压力不小
角色解读
- 向首席架构师或技术总监方向发展，负责更大范围的平台战略
- 可横向拓展至全球自动化计划的技术领导角色
- 深耕AI与自动化领域，成为企业级AI解决方案专家
- 设计并交付端到端的AI自动化解决方案，整合工作流、数据流和系统集成
- 作为开发负责人，亲自编写关键代码并主导技术决策
- 与业务和运营团队协作，将需求转化为可落地的架构设计
- 推动工程标准与最佳实践，提升团队技术能力
- 精通Python及AWS云服务，具备生产级系统设计能力
- 深入理解AI/GenAI模式，能实际运用RAG、Agent等工作流
- 掌握微服务、API、事件驱动等现代架构模式
- 优秀的沟通与问题解决能力，能够管理多方利益相关者
申请策略
- 面试时准备一个完整的自动化项目案例，详细说明架构决策和权衡
- 提前了解道富的业务自动化和AI战略，展现对行业痛点的理解
- 重点突出AI/GenAI实际项目经验，尤其是RAG、Agent或自动化工作流
- 强调AWS云原生架构的设计与交付案例，最好有生产级系统
- 展示端到端交付能力：从需求分析、架构设计到部署运维的全流程
- 提及任何低代码/工作流平台相关经验，这是加分项
- 系统学习AWS认证解决方案架构师内容，加深对核心服务的理解
- 实践LangChain或类似框架，巩固GenAI应用模式
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献
- 强调权衡：说明你评估并选择了最适合业务上下文的技术方案
- 展示风险意识：讨论安全、合规和运维方面的考量
- 请描述一个你设计并交付的AI自动化解决方案，重点说明架构选择
- 在AWS上如何设计一个高可用、可扩展的自动化平台？
- 你如何处理GenAI项目中幻觉和合规性问题？
- 当业务需求与技术约束冲突时，你如何做取舍？
- 请举例你如何指导团队提升工程标准
匹配度报告
71
综合匹配度
金融科技AVP岗，技术前沿、发展空间大，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术深度和职业成长、能接受现场办公且希望获得金融稳定平台的候选人。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
AVP级别薪资水平较高，且道富作为金融巨头提供稳定福利，但JD未明确薪资和具体福利，故评分中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
90较高
职位涉及AI、云原生等前沿技术，有明确的技术成长路径，且JD强调工程标准和指导，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、GenAI、RAG、AWS、云原生、微服务
成长机会指导工程师、推动工程标准
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
杭州现场办公为主，未提及远程或弹性工时，金融行业节奏可能较快，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
金融科技行业稳健，自动化项目具有实际降本增效的社会价值，但并非直接面向社会的使命感驱动。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号降本增效
创新程度积极采用新技术
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