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Senior Consultant Specialist
立即应聘

Senior Consultant Specialist

发布于 1 天前

基层主管/组长

广州市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
学历未注明
信息技术与基础设施
Agentic Engineering
Bigquery
CI/CD
Cloud Sql
Devsecops
Llm
Dataflow

AI 估算 · 30k–50k

高级数据平台技术岗位，要求5年+经验及云原生和AI技能，跨国大行薪资竞争力强，但波动较大。

职位详情

关于这个职位

这是一个高级数据平台技术领导岗位，负责设计云原生数据平台架构，推动工程卓越，并指导团队采用最佳实践

你将主导数据工程解决方案，融合AI/ML技术提升效率，适合有深厚数据工程背景并希望发挥技术领导力的资深工程师

最低要求

年以上相关技术经验

深厚的数据平台服务实施专业知识，具备团队合作、信息收集与分析、判断决策及沟通能力
具备全球范围的数据技术交付记录，并能清晰阐述关键技术趋势（如数据与AI）及监管要求（如数据隐私与本地化）
数据工程技能：Python, Dataflow, Pub/Sub, BigQuery, Hadoop, NiFi/Kafka, RDBMS，熟悉开源栈及Cloud SQL
云原生技术深度专业知识，Git, Jenkins, Airflow, Pub/Sub/Kafka, CI/CD
具有Agentic Engineering和LLM服务的实际经验，包括部署/消费端点
具备IT自动化工具和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）解决方案设计与评审，在弹性、性能、成本和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、代码质量和发布治理
以身作则（而非仅管理）：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，拥有持续改进和开源优先的心态，乐于为问题学习最佳工具/语言
定义基于云原生技术栈和开源栈的参考架构及可复用模式，用于数据采集、转换和服务
具备现代化交付和运营经验：端到端所有权、持续交付/DevOps实践，以及运营指标（如DORA）的使用
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经验
关注AI/ML技术演进：紧跟应用人工智能（包括生成式AI）的发展，并识别将AI嵌入数据和工程工作流的实际机会（如智能自动化、改进的可观测性、开发者生产力），同时保持工程质量

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 汇丰作为全球性银行，平台大、资源丰富，能接触到前沿数据技术与AI应用
  • 岗位兼具技术深度与领导力，有助于提升综合能力
  • 混合办公模式提供一定灵活性，工作与生活平衡较好
  • 技术要求全面且深度高，需要持续学习云原生和AI最新进展
  • 作为技术领导，需在指导团队与保持个人技术贡献之间平衡
  • 金融行业监管严格，需关注数据隐私与合规要求
  • 适合有5年以上数据工程经验、热爱技术并希望发挥技术领导力的资深工程师，能适应快节奏、高标准的金融科技环境

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 技术方向：可向数据平台架构师或首席工程师发展，主导更大范围的技术战略
  • 管理方向：可转型为技术经理或工程总监，负责团队管理和跨部门协作
  • 行业方向：积累金融科技经验，未来可进入其他大型科技企业或咨询公司
  • 设计并评审数据平台解决方案，平衡系统弹性、性能、成本和上市时间
  • 推动工程卓越，实施CI/CD、自动化测试和代码质量管理
  • 指导工程师团队，通过日常协作提升工程标准，并定义可复用的技术架构
  • 精通数据工程工具和云原生技术栈，如Python、BigQuery、Kafka、Airflow等
  • 具备CI/CD和DevSecOps实践经验，熟悉Git、Jenkins等工具
  • 了解AI/ML及LLM技术，能够将人工智能应用于数据工作流

申请策略

  • 了解汇丰CTO数据技术部门的业务方向，在面试中展现对金融行业数据痛点的理解
  • 突出数据平台架构设计案例，展示在弹性、性能、成本之间的权衡能力
  • 强调CI/CD和DevOps实践的具体成果，如部署频率提升、故障恢复时间缩短
  • 列出AI/ML应用经验，尤其是LLM或Agentic Engineering的实际项目
  • 补充云原生技术深度，如Kubernetes、Serverless架构
  • 学习DORA指标和工程效能度量方法
  • 熟悉Agentic Engineering和LLM部署的最佳实践

面试指南

  • STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，量化成果
  • 技术决策框架：展示权衡过程，如为何选择某项技术，考虑因素包括性能、成本、团队能力等
  • 领导力体现：强调如何通过指导而非指令影响团队，以及如何解决冲突
  • 请描述一次你主导数据平台架构设计的经历，如何平衡性能与成本？
  • 你如何推动团队采用CI/CD和自动化测试？遇到哪些阻力？
  • 解释你在项目中使用AI/ML（特别是LLM）的实际案例及效果
  • 谈谈对DORA指标的理解，以及如何通过指标提升工程效能
  • 在金融监管背景下，数据工程需要注意哪些合规问题？

职位点评

69
综合评分

汇丰高级数据平台技术岗，前沿技术栈、强发展机会，混合办公，薪资面议。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
最适合追求前沿技术成长和职业发展的资深数据工程师，对薪资和WLB要求适中，不特别看重社会意义。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利60
成长发展90
工作生活65
使命价值55

薪资福利

60中等

薪资未在JD中明确，但汇丰作为跨国大行通常提供市场竞争力薪酬，福利可能包括五险一金等，但未在JD中提及，因此满足程度中等。

薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）

成长发展

90较高

该岗位技术栈前沿（云原生、AI/LLM），要求持续学习，JD明确提到培养持续专业发展的环境，成长机会显著。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Dataflow、BigQuery、Kafka、Airflow、LLM、Agentic Engineering、DevSecOps
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型ambiguous

工作生活

65中等

混合办公模式提供一定灵活性，但JD未提及具体远程天数或加班情况，地点广州不确定性低，整体WLB一般。

工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

55较低

金融科技行业相对稳定，但岗位技术性较强，社会影响力中性，JD未强调使命或社会价值。

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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