汇丰
Sr. Associate Director, Tech SME Specialist
Sr. Associate Director, Tech SME Specialist
发布于 大约 1 个月前中层管理(经理/总监)
广州市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
研究与开发 (研发)
Ai/Ml
Llm
Graphrag
Mlops
Rag
AI 估算 · 40k–65k
高级总监级别，金融科技领域，广州市场，薪资处于高端水平
职位详情
关于这个职位
该职位是汇丰集团职能技术部门下的高级副总监级技术专家，主要负责金融犯罪领域AI/ML解决方案的设计与交付
你将领导工程师团队，与业务、架构、安全等多方协作，构建可扩展的云端AI系统，推动反洗钱等场景的智能化升级
适合具备深厚AI/ML工程经验、追求技术落地与业务价值结合的资深技术人才
最低要求
计算机科学、工程或同等学历的学士学位
高级学位优先
在企业环境中具备AI/ML用例的解决方案设计、交付领导力和生产化方面的丰富经验
在MLOps方面有成熟经验，包括ML生命周期管理、部署管道、监控、可观测性、再训练方法、发布控制和治理
具备AIOps经验者优先
对现代AI/ML模式有良好理解，包括基于LLM的应用、RAG、GraphRAG和智能体框架
对Google Cloud和/或Azure等云平台有深入理解
在AI/ML和数据产品的CI/CD及发布管理方面有丰富经验
对容器化和编排技术（包括Docker和Kubernetes）有深入理解
具备数据平台和数据库（包括SQL、NoSQL和dbt或类似转换工具）的经验
具备安全控制（包括IAM、Active Directory、服务账户、访问角色和权限）的经验
具备事件驱动架构和流技术（如Pub/Sub、Kafka或同等技术）的经验
具备足够的技术深度，能够与工程师进行可信的交流，审查设计，挑战决策，并适当使用AI辅助开发方法
具备强大的产品和解决方案设计能力，能够将需求塑造成可扩展、可用且有价值的成果
具备强大的问题解决能力，并能在压力下独立工作
具备良好的书面和口头英语沟通能力
具备强大的利益相关者管理、影响力和跨职能协作能力
具备在敏捷环境（包括Scrum和/或Kanban）中工作的经验
工作职责
领导金融犯罪领域AI/ML和新兴AI用例的解决方案设计，特别是未来反洗钱、智能检测、决策和运营效率
将业务和风险成果转化为实用的技术设计、架构决策、交付计划和运营模式
塑造未来金融犯罪解决方案模式，包括高级建模、事件驱动和流架构、实时或近实时处理，以及适当情况下的智能体能力
领导和协调工程师及交付合作伙伴，设定清晰的工作方式，维护工程标准，分配工作并消除障碍
与业务、产品、架构、分析、运营和IT利益相关者密切合作，交付可扩展的数据驱动云解决方案
与中央架构、安全、工程、基础设施和网络团队合作，确保符合企业标准和目标平台
确保MLOps能力嵌入解决方案中，包括模型部署、CI/CD、监控、可观测性、性能跟踪、再训练方法、治理和受控发布
确保解决方案具备生产就绪性，包括适当的控制、弹性、支持模型和持续改进机制
确保交付执行高标准，并与IT治理、风险、安全和控制要求保持一致
运用强烈的产品思维，将用例塑造成可扩展、实用且以用户为中心的解决方案，并具有清晰的商业价值
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 汇丰作为全球顶级银行，平台大，项目影响力高
- 聚焦前沿AI/ML技术（LLM、RAG），技能积累价值高
- 混合办公模式提供一定灵活性
- 领导工程师团队，锻炼管理能力
- 跨部门协作复杂，需要较强的沟通和影响力
- 固定期限合同，稳定性相对不如永久职位
- 适合拥有扎实AI/ML工程背景、渴望在大型金融机构主导技术转型、并愿意承担管理职责的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 金融行业监管严格，合规要求高，技术落地需平衡创新与风险
角色解读
- 在金融科技领域深化AI/ML技术专长，成为行业专家
- 向更高级别的技术管理岗位发展，如Director、Head of AI
- 跨领域到集团其他业务线，如财富管理、零售银行的技术创新
- 领导金融犯罪领域AI/ML解决方案的设计与交付，将业务需求转化为技术架构
- 与多方利益相关者协作，推动云端AI系统的落地，确保符合企业标准与安全要求
- 管理工程师团队，设定工程标准，分配任务并解决技术障碍
- 将MLOps实践嵌入解决方案，确保模型从开发到生产的全生命周期管理
- 深厚的企业级AI/ML解决方案设计与交付经验
- 精通MLOps、CI/CD、容器化（Docker/K8s）及云平台（GCP/Azure）
- 熟悉现代AI模式，如LLM、RAG、智能体框架，以及事件驱动架构
- 强大的利益相关者管理、跨团队协作和产品思维
申请策略
- 了解汇丰的数字化转型战略，特别是金融科技方向
- 准备好展示过往项目如何平衡技术先进性与业务价值
- 突出AI/ML解决方案从设计到生产化的完整项目经验，尤其是金融或风控领域
- 详细描述MLOps实践，包括CI/CD管道、监控、模型治理等
- 强调云平台（GCP/Azure）的使用经验，以及容器化/编排技术
- 展示领导力：管理团队、协调跨部门项目的经验
- 如果对LLM/RAG不熟悉，可快速学习相关框架（如LangChain、LlamaIndex）
- 补充金融犯罪领域知识，如反洗钱规则、交易监控等
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术选型、团队协作和最终成效
- 结构化的方法：先说明目标，再列举挑战，然后具体行动，最后量化结果
- 请描述一个你主导的AI/ML解决方案从概念到生产的完整过程
- 如何确保ML模型在生产环境中的稳定性和可观测性？
- 在跨团队协作中，你如何处理技术和业务之间的冲突？
- 你对LLM在金融风控中的应用有哪些看法？举例说明
- 请谈谈你使用Kubernetes管理AI工作负载的经验
- 复习当前AI/ML技术栈，特别是LLM、RAG、MLOps工具
职位点评
80
综合评分
头部金融机构高级技术岗，前沿AI栈，高薪资高发展，管理职责，WLB一般。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的资深AI人才，对平衡工作与生活有一定要求但能接受偶尔高强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值75
薪资福利
85较高
该职位为高级管理岗，薪资在市场上处于较高水平，且汇丰作为国际大行提供完善的福利体系，但合同为固定期限，稳定性略低于永久职位。
薪资信号偏高 (40K-65K/月)
福利待遇灵活工作、持续职业发展
成长发展
90较高
该职位聚焦前沿AI/ML技术（LLM、RAG、MLOps），且有领导团队和管理项目的机会，成长空间大。汇丰提供持续的培训和发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI/ML、MLOps、LLM、RAG、Google Cloud、Azure、Docker、Kubernetes、Kafka
成长机会持续职业发展、充满包容和多元的环境
业务类型profit_center
工作生活
70中等
混合办公模式提供一定灵活性，但高级管理职位可能伴随较高的工作强度，且未提及不加班。
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
75中等
金融犯罪预防具有正面社会意义，但作为银行内部门，使命感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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