道富公司
Software Engineering & Development, AVP
Software Engineering & Development, 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
NLP
RAG
GO
MLOps
LLM
GenAI
CV
AI 估算 · 40k–70k
AVP级别，外资金融科技大厂，杭州，AI方向稀缺人才，薪资竞争力强，预估月薪40-70K。
职位详情
关于这个职位
这是一个领导型的技术岗位，负责带领团队开发基于大语言模型（LLM）的AI应用，要求候选人具备深厚的工程功底和AI系统落地经验
作为AVP，您将主导AI解决方案的端到端设计、交付与运维，并推动团队在MLOps、负责任的AI等方面建立最佳实践
适合8年以上经验、有管理经验的技术专家
最低要求
· 计算机科学、机器学习、数据科学或相关领域学士及以上学历（或同等实践经验）
· 8年以上软件工程经验，包括重要的生产级AI/ML系统交付领导经验
· 扎实的软件工程基础（分布式系统、API、数据结构），精通现代AI开发技术栈（Python加Java/Go/C++之一），包括良好的代码质量实践
· 有在公有云平台（AWS/Azure/GCP）上构建和运维AI/ML工作负载的经验，包括可扩展模型训练和低延迟推理部署
· 有数据平台和管道（如Databricks、Snowflake、Spark）的经验，熟悉基于检索的AI解决方案的向量搜索/嵌入
· 深入了解现代工程实践和MLOps（CI/CD、测试、实验跟踪、模型/版本管理、监控、事件管理）
· 有在全球或分布式团队中跨不同区域和时区工作的经验
· 较强的中英文沟通能力，包括向高级利益相关者展示复杂AI话题和决策的能力
· 有负责任AI实践和治理（隐私、安全、偏见/公平性、内容安全、可审计性、法规合规）的经验
· 有LLM/GenAI应用开发（提示工程、RAG、代理、工具/函数调用）、模型评估和生产可观测性的实践经验
工作职责
· 主导AI功能和服务的端到端开发（LLM、NLP、CV、预测性ML），从原型到生产，与明确的产品成果和KPI对齐
· 审查和治理AI解决方案设计，确保正确性、鲁棒性、安全性和负责任AI合规性（偏差、毒性、幻觉风险、数据泄露）
· 与产品和工程团队合作，将业务问题转化为AI解决方案方法（构建vs购买、模型选择、数据需求、评估策略）和可执行的交付计划
· 领导和扩展高性能AI工程团队，并行交付多个项目（支持AI的应用、内部平台和开发者工具）
· 识别AI特定风险（数据质量、漂移、对抗性使用、幻觉、延迟/成本）并在整个交付生命周期中实施缓解策略
· 推广自动化和工程卓越性（针对ML的CI/CD、自动评估、红队测试、监控/告警、成本/性能优化）以提高质量和速度
· 与产品、数据、安全、法律/合规和全球工程团队紧密合作，在AI用例、约束和交付期望上保持一致
· 协调多个并行AI项目（如GenAI助手、搜索/RAG、个性化、欺诈/风险模型、自动化）的架构和交付计划
· 与平台团队合作，确保可复用的AI组件和一致模式（提示编排、检索、模型网关、特征管理、可观测性）在整个组合中得到应用
· 作为AI战略、平台选择、供应商/合作伙伴决策和负责任AI治理的可信赖技术顾问
· 探索、评估和引入能带来明确业务价值的AI技术（模型、框架、编排工具、数据平台），平衡性能、成本和风险
· 持续改进AI开发生命周期实践（数据/版本管理、评估、部署、监控、事件响应）和治理模型
· 指导AI工程师和应用科学家，加强工程严谨性、模型质量和负责任AI成熟度
AI 洞察
优缺点分析
- 结合金融与AI的稀缺岗位，技术前沿且业务价值高，个人成长迅速
- 外资大厂平台，薪资福利优厚，有完善的职业发展体系和国际化视野
- 领导团队的机会，培养管理和技术双重能力
- 需要同时具备深度技术功底和团队领导力，对综合能力要求高
- 金融行业对合规和负责任的AI严格要求，工作压力较大
- 跨时区协作频繁，可能需要弹性工作时间
- 适合8年以上经验、技术扎实且有管理意愿的AI开发者，希望在金融科技领域深耕并带领团队交付实际产品
角色解读
- 内部晋升为更高级别的技术总监或架构师，负责更大范围的AI战略
- 横向发展至其他金融科技领域或转至产品管理，利用技术背景驱动业务创新
- 成为业界AI专家，参与行业标准制定或创业
- 负责AI解决方案的端到端交付，包括LLM、NLP、CV等技术的应用开发，从原型到生产
- 领导和扩展AI工程团队，协调多个项目并行推进，并建立MLOps和负责任AI的最佳实践
- 与产品、数据、安全、合规等团队协作，将业务问题转化为AI方案并确保合规要求
- 扎实的软件工程基础（分布式系统、API、数据结构），精通Python并掌握Java/Go/C++之一
- 有LLM/GenAI应用开发经验，如提示工程、RAG、代理等，并熟悉MLOps全流程
- 有公有云平台（AWS/Azure/GCP）上构建和运维AI系统的经验，熟悉数据平台如Databricks、Spark
申请策略
- 了解道富公司的业务和AI战略，在面试中展现对金融科技的理解
- 准备一个完整的AI项目案例，从问题定义到部署监控，体现工程和领导力
- 突出生产级AI系统的端到端交付经历，尤其是LLM相关项目
- 强调领导团队的经验和成果，如项目规模、团队人数、关键指标提升
- 展示在MLOps和负责任AI方面的实践，如CI/CD、监控、偏见消除等
- 若缺乏金融行业知识，可提前了解金融AI应用场景和监管要求
- 补充LLM应用开发最新实践，如RAG、Agent框架
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
- 对于技术问题，先阐述原理再结合实践，展示深度和广度
- 对于管理问题，强调沟通、优先级排序和风险管理的具体做法
- 请描述一个你从零到一主导的AI项目，包括技术选型、团队协作和最终成果
- 在构建生产级LLM应用时，你如何解决幻觉、安全性和成本问题？
- 你如何看待负责任的AI？请举例你在之前工作中是如何实践的
- 你如何管理多个并行项目并确保按时交付？请描述你的方法论
- 复习LLM、RAG、MLOps的最新论文和工具，如LangChain、Ray等
匹配度报告
75
综合匹配度
外资大厂AI领导岗，前沿技术栈，高薪但需现场办公，WLB一般。
适合人群
该职位最适合以技术成长和职业发展为核心动机的资深AI工程师/管理者，愿意接受一定的工作强度以换取前沿项目机会。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
该职位为外资大厂中层管理岗，薪资水平处于市场高位，福利完善，补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (40K-70K/月)
福利待遇paid volunteer days、flexible work-life support
成长发展匹配
90较高
前沿AI技术（LLM/GenAI）加领导力培养，发展空间大，是成长加速器。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、GenAI、RAG、MLOps、AWS、Azure、GCP、Python
成长机会mentor AI engineers、continuous improvement
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
仅现场办公，未明确提及弹性工时，但公司有灵活工作支持，生活化动机满足度一般。
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）
工作生活平衡flexible work-life support
使命价值匹配
70中等
金融科技行业稳健发展，但社会影响力中性，技术驱动创新有意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号responsible AI
创新程度积极采用新技术
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