汇丰
Associate Director, Software Engineering (AI/LLM Documentation Intelligence Platform)
Associate Director, Software Engineering (AI/LLM Documentation Intelligence Platform)
发布于 大约 1 个月前中层管理(经理/总监)
广州市 / 西安市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
软件工程
AI平台
RAG
LLM
知识库
Prompt Engineering
工作流编排
Ai Harness
文档Ai
AI 估算 · 40k–60k
作为外资银行AI平台中层管理，技术栈前沿，广州/西安薪资水平低于一线，但职位稀缺，综合竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个汇丰银行AI平台团队的软件工程副总监职位，负责企业文档智能AI平台的全生命周期架构设计和技术迭代
你将主导LLM工作流编排、RAG知识库系统、多智能体协作等前沿技术落地，带领技术团队构建可复用的AI组件和标准化服务模块
适合有深厚Python背景和AI工程化经验的资深技术专家
最低要求
数学、计算机科学或相关领域本科及以上学历
年以上Python开发经验，扎实的后端开发、组件封装和平台级模块设计经验
年以上技术领导经验，管理过3人以上团队
丰富的Prompt工程、结构化提示、智能体/技能构建和知识库建设实践经验
扎实的LLM工作流设计和智能体工作流编排研究与实践经验
熟悉AI vibe coding和服务开发，能独立完成AI服务部署和系统集成
成熟的AI harness工程能力，能为AI平台产品建立标准化的评估、迭代和发布机制
工作职责
负责企业文档智能AI平台的全生命周期架构设计、技术迭代和能力规划，涵盖复杂文档解析、版面恢复、关键信息提取、语义推理和基于LLM的文档自动化
抽象和构建通用的、可复用的公共AI组件和标准化服务模块，支持多样化的业务需求，提高整体研发效率，统一平台技术标准
主导LLM工作流和智能体工作流编排的设计、优化和工业化，包括任务分解、多步推理、工具调用和自动化业务流程编排
推动高级Prompt Engineering、Few-shot/CoT提示、RAG知识库系统和多智能体协作机制的端到端实现
进行AI Web服务编码、API集成和系统对接
构建低代码AI应用交付能力以支持快速业务迭代
建立完整的AI Harness Engineering体系，包括模型评估标准、版本管理、灰度发布、性能调优、成本控制和在线稳定性治理
持续探索创新AI技术，完成POC验证，以长期可扩展性和可复用性为核心目标迭代平台能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术领先：直接接触LLM、Agent、RAG等前沿技术，有大量工程化落地机会，技能积累快
- 平台优势：汇丰是国际顶级银行，技术投入大，项目资源充足，简历含金量高
- 薪资竞争力：外资银行中层管理薪资优厚，福利完善（年终奖、补充医疗等）
- 混合办公：Hybrid模式，部分时间可远程，工作生活平衡较好
- 金融行业合规性强：可能面临严格的安全和隐私合规要求，开发流程较传统互联网公司更复杂
- 适合有多年Python后端经验、对AI工程化有浓厚兴趣、并希望在外资大平台从事前沿技术管理工作的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 技术要求全面：需要同时具备研发管理、AI工程、系统架构等多方面能力，门槛较高
- 跨团队协作：需与全球多个业务和技术团队沟通，时差和语言可能带来挑战
角色解读
- 可向AI平台技术总监或首席架构师发展，成为银行AI基础设施的核心决策者
- 也可横向扩展至其他AI业务线，如智能风控、量化分析等，拓宽技术影响力
- 汇丰内部技术晋升通道清晰，且有跨国轮岗机会
- 负责企业文档智能AI平台的整体架构设计和技术路线规划，包括文档解析、LLM驱动的自动化等核心功能
- 领导团队构建通用AI组件和标准化服务，提升研发效率，并主导LLM工作流编排和智能体系统实现
- 推动Prompt Engineering、RAG、多智能体协作等前沿技术的工程化落地，并进行AI服务开发与系统集成
- 建立AI Harness工程体系，确保模型质量、版本管理、性能与稳定性
- 精通Python后端开发，8年以上经验，具备平台级模块设计和组件封装能力
- 深厚的Prompt Engineering、RAG知识库和智能体构建经验
- 扎实的LLM工作流和Agentic工作流编排实践，能设计复杂业务逻辑的可执行AI流水线
- 成熟的AI工程化能力，包括模型评估、灰度发布、性能调优和成本控制
申请策略
- 提交申请时附上一份技术方案简述，展示你对文档智能平台架构的理解
- 关注汇丰AI平台的公开技术分享或招聘信息，面试时展现对业务背景的深入认知
- 突出8年以上Python后端经验，特别是平台级模块设计和组件封装的项目案例
- 重点展示Prompt Engineering、RAG、智能体系统等AI工程化经验，最好有量化成果
- 强调3年以上技术团队领导经验，包括团队规模、技术决策和项目交付成果
- 如有金融领域或大型企业级AI平台经验，务必提及
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等主流AI框架，熟悉Agent和Workflow编排
- 补充MLOps/LLMOps知识，如模型评估、A/B测试、灰度发布等工程实践
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术决策和团队协作
- 技术对比法：对比不同方案（如传统方法与LLM方案），展现技术深度和权衡能力
- 工程思维：强调可复用、可扩展、可维护的设计原则，以及成本、性能等非功能需求
- 请描述一个你主导的AI平台架构设计项目，包括技术选型和迭代过程
- 如何设计一个基于LLM的文档信息提取系统？请从Prompt、RAG、Agent等方面展开
- 你如何确保AI平台的稳定性和可扩展性？谈谈你的Harness工程实践
- 作为技术领导，你如何处理团队中的技术分歧？请举例
- 你对Agentic Workflow的理解是什么？如何在实际业务中落地？
职位点评
76
综合评分
高薪、前沿AI技术栈、外资大平台，混合办公，但工作强度可能较高。
更适合这类人
最适合追求前沿技术成长和高薪酬的资深技术管理者。
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
外资银行中层管理，薪资水平偏高，福利完善（五险一金、补充医疗等），稳定性好，但固定期限合同略有不确定性。
薪资信号偏高 (40K-60K/月)
福利待遇equal opportunity employer、continuous professional development、flexible working、inclusive and diverse environment
成长发展
90较高
前沿AI技术（LLM、Agent、RAG），平台级工程挑战，有明确的专业成长和晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、Prompt Engineering、RAG、Agent、AI Harness、Agentic Workflow
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型profit_center
工作生活
70中等
混合办公（Hybrid模式）提供一定灵活性，广州/西安工作地点非一线，但工作强度可能较大（金融科技节奏）。
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flexible working
使命价值
60中等
金融科技领域，对行业数字化有一定贡献，但社会影响力不明显，创新程度取决于具体项目。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号equal opportunity employer、valued, respected and opinions count
创新程度积极采用新技术
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