Director Group AI Platform Engineering

优缺点分析

角色解读

• 在汇丰这样的全球金融机构中，可晋升至集团CTO或更高级别的技术高管职位
• 成为AI平台领域的行业专家，技术影响力辐射整个银行业乃至更广范围
• 有机会领导更大规模的全球技术组织，负责更多AI基础设施与战略方向
• 制定Agent平台的长期技术愿景和路线图，与产品管理团队协作，确保平台方向与业务需求对齐
• 领导平台架构设计、开发和落地，构建可扩展、高弹性、高性能的Agent基础设施，覆盖编排、记忆、工具集成等核心能力
• 管理全球AI专家和全栈工程师团队，建立工程最佳实践（CI/CD、自动化测试、可观测性），并推动平台在生产环境中的可靠运行
• 作为技术代言人，与各业务线技术领导沟通，理解需求并推动平台采用，同时确保符合企业安全与治理要求
• 深厚的软件工程基础，精通Java、Python等语言，具备大规模平台架构设计经验
• 对Agent范式（规划、记忆、工具使用、编排、评估）有深入理解，并有实际构建Agent平台的经验
• 熟悉CI/CD、自动化测试、可观测性工具，有云原生（如Kubernetes）经验更佳
• 优秀的团队管理和跨职能协作能力，能够影响技术领导者并推动决策

申请策略

• 了解汇丰的AI战略和集团AI平台现有架构，面试中展现你对业务的理解
• 准备一个Agent平台的技术方案展示，展示架构设计能力和创新思路
• 突出你设计或交付的大规模AI平台、Agent系统或相关基础设施的成功案例，量化规模（如支持多少用户/请求）
• 强调团队管理经验，特别是管理全球分布式团队或跨职能团队的经历
• 展示Java/Python编程能力和CI/CD、自动化测试、可观测性的实际应用
• 若有金融行业或高合规行业经验，务必提及，这是一个加分项
• 深入学习主流Agent框架（如LangGraph、AutoGen、Semantic Kernel）及其底层设计
• 补充云平台和容器化知识，如Azure AKS、AWS EKS，以及Kubernetes编排

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）系统化回答项目案例，突出量化结果
• 针对技术深度问题，从原则出发（如架构设计九大特性），结合实践经验讲述取舍
• 针对管理问题，强调以目标为导向、透明沟通和赋能团队
• 请描述你设计过的一个大规模AI平台架构，当时面临哪些关键挑战？
• 如何保证Agent平台的安全性、合规性和可治理性？
• 你如何管理一个跨时区的全球技术团队？
• Agent平台如何评估性能与可靠性？你会用什么指标？
• 高代码和低代码Agent平台各自的适用场景是什么？