汇丰
Senior Consultant Specialist
Senior Consultant Specialist
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
广州市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
软件工程
PyTorch
RAG
LLM
CI/CD
AI Agent
Azure Openai
AI 估算 · 25k–45k
广州外资银行高级AI岗位，技术栈前沿，要求高，薪资处于行业较高水平。
职位详情
关于这个职位
这是一个在汇丰银行AI平台团队的高级顾问专家岗位，主要负责基于大语言模型（LLM）开发银行内部及业务场景的AI应用
工作内容包括设计提示工程、智能代理、检索增强生成（RAG）等AI流程，并与业务和技术团队协作，确保解决方案符合数据隐私和合规要求
适合有AI工程和软件开发经验的专业人士
最低要求
计算机科学、人工智能、数据科学、工程或相关专业本科及以上学历
扎实的软件工程、机器学习和AI工程经验，有实际大语言模型解决方案开发经验
熟练使用Python，具备构建企业级应用和API的经验
深入理解LLM概念、智能代理、提示工程、嵌入、向量搜索、RAG和模型评估
熟悉AI/ML框架和平台，如PyTorch、Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、OpenAI、Azure OpenAI等
熟悉Linux、Git、云平台以及CI/CD、Docker和服务部署等现代工程实践
了解系统设计、性能优化、监控和生产支持
具备数据安全、隐私、模型风险和治理意识，特别是在银行或受监管环境中的要求
工作职责
设计并开发基于LLM的银行及内部业务用例应用程序，构建和维护AI流程，如提示工作流、智能代理、检索增强生成（RAG）和文档智能解决方案
将AI服务与内部系统、API、数据库和业务平台集成
通过提示设计、测试、评估、调优和优化来改进模型性能
支持AI服务的生产部署，关注可扩展性、监控、弹性和成本控制
与业务和技术利益相关者合作，理解需求并交付实用的AI解决方案，建立测试和评估方法以衡量AI输出的准确性、可靠性和业务价值
确保解决方案符合银行在数据隐私、信息安全、模型治理和监管合规方面的要求
排查生产问题，持续改进AI解决方案的质量和运营稳定性，评估新兴GenAI框架，进行可行性评估并推动采纳建议
优先资格
强大的分析/问题解决能力
能够将复杂的运营流程分解为AI组件
出色的沟通和利益相关者管理能力，能够在业务和技术团队之间协作
有银行、金融服务或其他受监管行业经验者优先
有智能文档处理（如文本、图像/PDF、Excel/CSV/Word数据处理）经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的LLM和生成式AI技术，快速积累实战经验
- 汇丰作为全球性银行，提供完善的职业发展体系和培训机会
- 混合工作模式，工作生活平衡较好
- 金融行业的高合规要求有助于提升专业严谨性
- 需要同时掌握AI技术和金融领域知识，学习曲线较陡
- 技术更新快，需要持续学习保持竞争力
- 适合有AI/ML开发经验，对金融科技感兴趣，希望在大型组织中从事前沿技术工作且注重稳定性的候选人
缺点 / 挑战
- 银行环境对数据安全和模型风险要求严格，开发流程可能较慢
角色解读
- 技术专家路线：深入AI架构和模型优化，成为GenAI领域的资深工程师
- 管理路线：带领AI团队，负责项目交付和团队建设
- 业务转型：结合金融业务知识，转向AI产品经理或解决方案架构师
- 设计并开发基于大语言模型（LLM）的银行内部应用，如智能问答、文档处理等
- 构建和优化AI流程，包括提示工程、检索增强生成（RAG）和智能代理
- 与业务和技术团队协作，将AI服务集成到现有系统中，并确保生产环境的稳定运行
- 精通Python编程和软件工程实践，能构建企业级API和应用
- 深入理解LLM、RAG、提示工程等前沿技术，熟悉LangChain、PyTorch等框架
- 具备云平台、Docker、CI/CD等现代部署技能，以及系统设计和性能优化能力
- 良好的沟通和需求分析能力，能在金融监管环境下工作
申请策略
- 在求职信中表达对金融+AI领域的热情，以及解决复杂问题的能力
- 了解汇丰的AI战略和最新技术动态，展现对公司的研究
- 突出LLM项目经验，特别是RAG、Agent等实际应用案例
- 强调Python开发能力和企业级应用部署经历（如Docker、CI/CD）
- 展示在金融或受监管行业的工作背景，以及对数据安全的认知
- 如果有AI框架（LangChain、PyTorch）的使用经验，务必详细描述
- 如果缺乏银行背景，可以提前了解银行业务和合规要求
- 补充LangChain和RAG的实践项目，或参加相关课程
面试指南
- 对于项目经验问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
- 对于技术原理问题，先解释概念，再结合自己的实践经验谈挑战和解决方案
- 对于合规和安全问题，强调对数据隐私、模型风险的理解，以及遵循最佳实践的态度
- 请描述一个你使用LLM解决实际业务问题的项目
- RAG的工作原理是什么？如何优化检索质量？
- 如何确保AI模型在银行环境中的合规性和安全性？
- 你如何评估一个LLM应用的性能和业务价值？
- 谈谈你对LangChain或类似框架的理解，并举例说明如何使用
职位点评
75
综合评分
汇丰AI平台高级岗位，前沿技术栈，混合办公，发展前景好但薪资细节未公开。
更适合这类人
适合追求技术成长、希望保持工作生活平衡，且对金融科技有兴趣的候选人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利70
成长发展85
工作生活80
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资待遇在行业中上水平，但未明确具体金额和福利，稳定性较好但缺乏额外补偿信息。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿（LLM、RAG等），提供专业发展和成长机会，有明确的学习和晋升环境。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、LangChain、PyTorch、OpenAI、Azure OpenAI
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型ambiguous
工作生活
80较高
混合办公模式，工作风格灵活，位于广州城市核心区域，但未提及具体加班情况。
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
65中等
金融行业稳定，AI在银行的应用有社会价值但并非直接改变世界，行业前景好但使命感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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