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Sr. Associate Director, Data and Analytics
立即应聘

Sr. Associate Director, Data and Analytics

发布于 1 天前

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
信息技术与基础设施
Bigquery
CI/CD
Dataflow
Generative Ai
Machine Learning

AI 估算 · 80k–120k

该职位为银行中层管理岗，要求15年以上经验，技术栈前沿，薪资水平较高。结合广州市场及银行薪酬体系，月薪预估80k-120k。

职位详情

关于这个职位

该职位是汇丰银行数据与分析团队的资深副总监，主要负责领导数据平台即服务的解决方案设计与评审，推动工程卓越，并定义云原生参考架构

您将管理全球团队，关注AI/ML技术演进，确保工程质量和交付效率
适合具有深厚数据技术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

深厚的领域专业知识，能够领导全球跨职能团队，具备强大的人员领导力、团队合作、信息收集与分析、判断与决策、沟通能力
良好的全球数据技术交付记录，能够阐述关键技术趋势（如数据与AI）和监管期望（如数据隐私与本地化）
领导和指导高管及非高管工作组，通过人员推动变革
数据工程（Python, Dataflow, Pub/Sub, BigQuery, Hadoop, NiFi/Kafka, RDBMS）使用开源栈和Cloud SQL
云原生技术的深厚专业知识：Git, Jenkins, Airflow, Pub/Sub/Kafka, CI/CD
实际使用Agentic Engineering和LLM服务的经验，包括部署/使用端点
具有IT自动化工具和DevSecOps实践与技术的经验

工作职责

领导数据平台即服务的解决方案设计与评审

在弹性、性能、成本和时间到市场之间做出明确权衡
推动工程卓越：CI/CD、自动化测试、代码质量和发布治理
通过行动（而非管理）领导：通过日常行动指导工程师/团队应对复杂性，提高工程标准
扎实的工程基础，持续改进和开源优先的思维
愿意为问题学习最佳工具/语言
定义用于云原生技术栈和开源栈的数据摄取、转换和服务的参考架构和可重用模式
现代交付和运营经验：端到端所有权、持续交付/DevOps实践，以及使用运营指标（如DORA）
广泛的工程经验，涵盖平台/基础设施/函数即服务，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）的最新进展，识别将AI嵌入数据和工程工作流（如智能自动化、改进可观测性、开发者生产力）的实际机会，同时保持工程质量

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 汇丰作为全球顶级银行，平台稳定，资源丰富，项目影响力大
  • 职位涉及前沿技术栈（云原生、AI/ML），能持续提升技术视野
  • 领导全球团队，锻炼跨文化管理能力
  • 作为银行内部岗位，可能面临较复杂的合规与流程约束
  • 同时管理技术和人员，需要平衡多角色职责
  • 适合具有深厚数据工程背景、渴望管理大型团队并推动技术创新的资深技术领导者

缺点 / 挑战

  • 混合办公模式，工作灵活性较高
  • 年以上经验要求，门槛较高，竞争激烈

角色解读

  • 可晋升至Director或Managing Director，负责更大型的数据战略
  • 向首席数据官（CDO）或CTO路径发展，领导企业级数据与AI转型
  • 在汇丰内部，可横向转至其他业务条线（如风险管理、零售银行）的数据领导角色
  • 领导数据平台解决方案的设计与评审，平衡性能、成本与交付速度
  • 推动工程卓越实践，包括CI/CD、自动化测试和代码质量提升
  • 定义云原生数据架构和可复用模式，指导团队落地实施
  • 关注AI/ML技术趋势，探索生成式AI在数据工程工作流中的应用
  • 扎实的数据工程技术：Python、BigQuery、Kafka、Airflow等
  • 云原生与DevOps能力：Kubernetes、CI/CD、自动化运维
  • 领导力与沟通能力：管理全球团队，推动跨职能协作
  • AI/ML实践经验：LLM服务部署、Agentic Engineering

申请策略

  • 了解汇丰的数据战略和数字化转型方向，在面试中展示与之契合的愿景
  • 突出15年以上数据相关技术经验，特别是大规模平台设计与交付案例
  • 强调领导全球团队的经历，量化团队规模和业务影响
  • 展示云原生技术栈（如GCP、Kubernetes）和AI/ML项目的实战成果
  • 如果具备银行或金融行业经验，务必突出合规与风险管理能力
  • 如不熟悉Agentic Engineering或LLM部署，可自学相关课程或实践项目
  • 加强DevOps和DORA指标的理解，准备相关案例

面试指南

  • 使用STAR方法：描述情境、任务、行动和结果
  • 强调量化成果和跨团队协作
  • 展示对技术趋势的洞察和实际落地思考
  • 请描述一次您领导数据平台架构设计的经历，如何权衡性能、成本和时间？
  • 您如何推动团队采纳DevOps和CI/CD实践？
  • 结合当前AI趋势，您认为生成式AI如何应用于数据工程？
  • 您如何管理全球分布式团队，并确保工程标准一致性？
  • 准备2-3个复杂数据平台项目的详细案例，包括技术选择、挑战和结果

职位点评

81
综合评分

汇丰银行中层管理岗，前沿数据/AI技术栈，高薪，混合办公，发展空间大。

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65

薪资福利

85较高

该职位为高级管理岗，薪资水平高（预估80k-120k/月），汇丰作为跨国企业提供稳定福利和年终奖，补偿性动机满足度高。

薪资信号面议 (80K-120K/月)
福利待遇灵活工作、持续专业发展、包容与多样化环境

成长发展

90较高

职位涉及云原生、数据工程和AI前沿技术，提供丰富的学习成长机会，且明确提及专业发展和晋升机会，发展性动机满足度极高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Dataflow、BigQuery、Kafka、Kubernetes、CI/CD、DevOps、Machine Learning、Generative AI、Agentic Engineering、LLM
成长机会持续专业发展、flexible working、opportunities to grow
业务类型profit_center

工作生活

70中等

职位为混合办公模式，但银行工作可能存在一定强度，广州地段较好，整体生活化动机满足度中等偏上。

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Hybrid Worker、flexible working

使命价值

65中等

金融行业相对稳定，但社会影响力中性，职位主要聚焦技术驱动，意义感动机满足度一般。

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、inclusive and diverse environment
创新程度积极采用新技术

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