汇丰
Sr. Associate Director, Data and Analytics
Sr. Associate Director, Data and Analytics
发布于 大约 2 个月前中层管理(经理/总监)
广州市 / 西安市
专家级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
信息技术与基础设施
LLM
BigQuery
CI/CD
DevSecOps
Agentic Engineering
Cloud Sql
AI 估算 · 50k–80k
高级总监级别，外资银行，广州/西安薪资水平，考虑经验和技能难度，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位是汇丰银行CTO数据技术部门的高级副总监，负责领导数据平台即服务（Data Platform As A Service）的解决方案设计和工程卓越，推动CI/CD、自动化测试和发布治理
您将指导工程师团队，定义云原生技术栈上的参考架构，并关注AI/ML技术演进，将生成式AI等融入数据工程工作流
适合具有深厚数据工程背景和领导力的资深专业人士
最低要求
年以上相关技术经验
深厚的专业领域知识，能够领导跨全球职能的多元化团队，具备出色的人员领导力、团队合作、信息收集与分析、判断决策及沟通能力
在全球化范围内有可靠的数据技术交付记录，能够清晰阐述关键技术趋势（如数据与AI）及监管期望（如数据隐私与本地化）
能够领导并指导高管及非高管工作组，通过人员推动变革
数据工程经验（Python, Dataflow, Pub/Sub, BigQuery, Hadoop, NiFi/Kafka, RDBMS），使用开源栈及Cloud SQL
对云原生技术、Git、Jenkins、Airflow、Pub/Sub/Kafka、CI/CD有深厚专业知识
具备Agentic Engineering与LLM服务的实践经验，包括部署/使用端点
具备IT自动化工具及DevSecOps实践与技术的经验
工作职责
主导数据平台即服务（Data Platform As A Service）的解决方案设计与评审
在弹性、性能、成本与上市时间之间做出明确权衡
推动工程卓越：CI/CD、自动化测试、代码质量与发布治理
以身作则（非仅管理）：通过日常行动指导工程师/团队应对复杂性，提升工程标准
具备扎实的工程基础，秉持持续改进和开源优先的心态
愿意为问题学习最佳工具/语言
定义云原生技术栈（含开源栈）上用于数据摄取、转换和服务的参考架构与可复用模式
现代交付与运营经验：端到端所有权、持续交付/DevOps实践，以及使用运营指标（如DORA）
跨平台/基础设施/函数即服务的广泛工程经验，以及基于敏捷价值观的交付
关注AI/ML技术演进：紧跟应用人工智能（包括生成式AI）发展，识别将AI嵌入数据和工程工作流的实际机会（如智能自动化、改善可观测性、开发者生产力），同时保持工程质量
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球顶级金融科技平台，参与核心数据基础设施和AI转型，职业履历含金量高
- 混合工作模式，工作灵活性好
- 技术栈前沿，涉及云原生、AI/ML、Agentic Engineering，保持技术竞争力
- 工作强度可能较大，需要应对全球化团队的跨时区协作
- 技术更新快，需要持续学习最新AI和工程实践
- 作为领导，需要平衡技术深度和管理职责，对综合能力要求高
- 适合有15年以上数据工程经验，既懂技术又擅长领导团队，渴望在大型金融科技平台推动数据与AI创新的资深人士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向CTO或更高级别的技术管理岗位发展，负责更大范围的数据战略和技术决策
- 也可深度专精于AI/ML工程领域，成为企业AI转型的领军人物
- 在汇丰内部，有跨业务线轮岗机会，拓展金融科技视野
- 负责设计数据平台即服务的整体架构，在性能、成本、弹性和上市时间之间做权衡
- 主导工程卓越实践，推动CI/CD、自动化测试和发布治理，提升团队工程标准
- 跟踪AI/ML技术趋势，将生成式AI等前沿技术融入数据工程工作流，例如智能自动化和开发者生产力提升
- 深厚的数据工程功底，精通Python、BigQuery、Kafka、Airflow等开源技术栈
- 云原生架构设计能力，熟悉GCP（BigQuery、Dataflow等）及DevSecOps实践
- 年以上技术经验，具备全球化团队领导力和跨部门协作能力
申请策略
- 在简历和面试中强调结果导向，用具体数据说明你如何提升工程效率或推动技术变革
- 了解汇丰的CTO数据技术部门战略，展现你对金融科技数据平台的理解
- 突出15年以上数据工程经验，特别是云原生架构设计和开源栈应用案例
- 强调CI/CD、DevOps、自动化测试等工程卓越实践的领导经历
- 展示AI/ML相关项目，特别是生成式AI或Agentic Engineering的实际应用
- 列举全球化团队管理和跨部门协作的成功经验
- 若对Agentic Engineering或LLM部署不熟，建议快速上手相关项目
- 补充金融行业数据隐私和合规知识（如GDPR、数据本地化）
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，具体说明项目背景和你采取的措施
- 强调技术决策的权衡和量化成果，如性能提升百分比或成本节省
- 展现领导力时，突出赋能团队、解决冲突和推动变革的具体方法
- 请描述你如何设计一个高可用、低成本的数据平台，并权衡弹性与性能
- 你如何领导团队实施CI/CD和自动化测试？遇到过什么挑战？
- 谈谈你对生成式AI在数据工程中的应用看法，有没有实际经验？
- 如何管理全球化技术团队并推动跨时区协作？
- 面对不断变化的技术趋势，你如何保持学习和团队的技术先进性？
职位点评
76
综合评分
汇丰高级总监，云原生+AI前沿技术栈，混合办公，薪资优厚，发展空间大。
更适合这类人
适合高度追求技术成长和职业发展，同时对薪资和稳定性有较高期望的资深技术领导者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值60
薪资福利
85较高
外资银行高级总监职位，薪资水平处于市场高端，福利完善，稳定性强。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
福利待遇灵活工作、持续专业发展、包容多元的环境
成长发展
90较高
职位涉及云原生、AI/ML等前沿技术，强调持续学习和工程卓越，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、BigQuery、Kafka、Airflow、CI/CD、LLM、Agentic Engineering、Cloud SQL
成长机会持续专业发展、灵活工作、机会成长
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
混合办公模式提供灵活性，但高级管理岗位可能涉及跨时区工作，工作强度不低。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡灵活工作
使命价值
60中等
金融行业对数据隐私和合规要求高，但整体社会影响力中性，个人使命感一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号平等机会雇主
创新程度积极采用新技术
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