汇丰
Associate Director, Software Engineering (GenAI Agent Platform_Shenzhen)
Associate Director, Software Engineering (GenAI Agent Platform_Shenzhen)
发布于 4 天前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
Genai
Langgraph
Llm
Mcp
Rag
Agent Platform
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿GenAI技术管理岗，发展空间大，薪资可观，但WLB需自行权衡。
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。
薪资怎么样
65K
比技术管理中位数高
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 800 个在招 · 其中技术管理 40 个
市场机会
选择适中
深圳 · 技术管理 · 31 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在汇丰银行深圳团队担任软件工程副总监的职位，负责构建和落地可扩展的生成式AI智能体平台
您将领导平台工程，涵盖从设计、开发到生产运维的全流程，并推动GenAI技术在银行核心业务场景中的应用
该职位要求深厚的技术背景和领导力，是技术专家向技术管理方向发展的理想机会
最低要求
学历与英语：计算机科学/工程（或相关专业）本科及以上学历
良好的英语口头沟通能力
软件工程：3年以上动手编码实践经验，精通Python、Java或Golang，至少使用过一种主流云（AWS/Azure/GCP）
具备在生产环境中部署和运维服务的能力（Docker/Kubernetes优先）
GenAI / LLM 交付：1年以上构建和交付LLM/GenAI应用的经验
了解智能体工作流和工具/函数调用（多智能体系统优先）
至少在一个领域（性能监控、智能体治理控制、智能体身份、Harness、Agent SDK、Agent策略/护栏）具备专家级知识
能够展示对智能体平台未来的清晰愿景
能够阐述创建技能、智能体或MCP工具的具体最佳实践
问题解决与承诺：具备为复杂挑战开发创造性解决方案的强大能力，能与技术和非技术利益相关者有效合作
展示AI原生思维，应用AI驱动的方法（包括编码助手）来提高生产力、质量和工程最佳实践
RAG/MCP优先：具备实际的RAG经验（检索、分块、嵌入、向量数据库如Milvus/FAISS/Elastic/Pinecone）
工作职责
与跨职能团队合作，为优先银行用例定义、构建并推出从试点到生产的可扩展生成式AI智能体平台
负责端到端的平台工程：设计并实现智能体运行时、编排、工具/函数调用、提示词和工作流管理、记忆/状态处理以及集成模式——在适当的情况下利用LangChain/LangGraph等框架，同时避免不必要的供应商/框架锁定
通过构建评估和测试（离线/在线）、护栏、可观测性（日志/追踪/指标）以及明确的SLO/SLA来建立平台的可靠性和质量，确保准确性
持续监控和优化生产环境中的平台性能，包括模型选择、提示词/智能体调优、检索质量、缓存、吞吐量和弹性
推动根本原因分析和预防性改进
将安全、隐私和合规性嵌入设计：确保数据处理、访问管理、加密、可审计性、模型风险考虑和安全工具使用的控制措施
与内部治理和相关监管期望保持一致
提供技术领导和实践支持：解决复杂问题，支持交付团队的上线，创建运行手册，并作为事件和生产支持的升级点
维护强大的平台文档和赋能：发布参考架构、API/SDK、模板、最佳实践和开发者指南，以加速跨团队的采用和一致交付
跟踪和评估新兴的GenAI/智能体能力（例如，新的编排模式、评估方法、安全技术、模型/工具进展），并将其转化为具有明确价值、风险和成本权衡的务实平台增强
优先资格
多智能体系统经验优先
RAG/MCP经验优先：具备实际的RAG经验（检索、分块、嵌入、向量数据库如Milvus/FAISS/Elastic/Pinecone）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 汇丰作为全球性银行，平台广阔，能接触到多元化的业务场景和全球化的技术团队
- 职位兼具技术深度和管理职责，是技术专家向技术管理者转型的理想平台
- 公司注重持续专业发展，提供灵活的工作方式和包容的工作环境
- 作为技术管理者，需要平衡技术架构决策与业务需求，并应对复杂的跨部门协作
- GenAI领域技术迭代快，需要持续学习和评估新技术，保持平台的先进性
- 适合具备深厚软件工程背景和GenAI实践经验，同时有意愿和潜力向技术管理方向发展的资深工程师或技术负责人
缺点 / 挑战
- 身处金融科技前沿，参与企业级GenAI平台的建设，技术挑战大、含金量高
- 金融行业对安全、隐私和合规要求极高，平台建设需在创新与风险控制间取得平衡
角色解读
- 在技术管理路径上发展，可晋升为总监或更高职位，负责更大规模的平台和技术团队
- 在GenAI领域深耕，成为企业级AI平台架构和智能体技术的专家
- 横向拓展至更广泛的CTO平台或技术战略部门，参与公司级技术规划
- 负责设计和构建可扩展的生成式AI智能体平台，涵盖智能体运行时、编排、工具调用、提示词管理等核心模块
- 与跨职能团队（业务、风控、合规等）合作，将GenAI能力从试点推向生产，并确保平台的可靠性、安全性和合规性
- 提供技术领导力，指导团队解决复杂技术问题，并推动平台文档、最佳实践和开发者赋能工作
- 持续跟踪GenAI/智能体领域的前沿技术，评估并将其转化为平台的实际增强功能
- 扎实的软件工程功底，精通Python、Java或Golang，并有3年以上编码经验
- 年以上LLM/GenAI应用开发经验，熟悉智能体工作流、工具调用和RAG等技术
- 熟悉主流云平台（AWS/Azure/GCP）和容器化技术（Docker/Kubernetes），具备生产环境运维能力
- 具备技术领导力、问题解决能力和跨团队沟通能力，能够推动复杂项目落地
申请策略
- 在申请材料中明确表达对智能体平台未来发展的愿景和热情
- 准备一个关于如何将GenAI技术落地到实际业务场景的案例或思路，以展示解决问题的能力
- 突出在GenAI/LLM应用开发方面的项目经验，特别是智能体、RAG、工具调用等具体案例
- 强调软件工程能力，包括编程语言、云平台、容器化技术以及生产环境运维经验
- 展示在某个专业领域（如性能监控、智能体治理、Agent SDK等）的专家级知识
- 体现技术领导力，如带领团队、推动技术决策、跨部门协作等经历
- 深入学习LangChain/LangGraph等智能体编排框架，并了解MCP等新兴工具协议
- 补充RAG相关实践经验，熟悉向量数据库（如Milvus、FAISS）的使用和优化
面试指南
- 回答技术问题时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述项目背景、个人职责、具体行动和量化成果
- 对于架构设计问题，从需求分析、技术选型、模块划分、可靠性、可观测性等维度系统性地展开，并说明权衡取舍
- 对于战略性问题，结合行业趋势、技术发展和业务价值，给出有前瞻性且务实的观点
- 请描述一个你从零构建或主导的GenAI/LLM应用项目，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
- 如何设计一个高可用、可扩展的智能体平台？请谈谈你对智能体编排、状态管理和工具调用的理解
- 在金融行业，如何确保GenAI应用的安全性和合规性？你会如何设计相关的治理和控制机制？
- 如何评估和优化一个LLM应用在生产环境中的性能和准确性？请举例说明
- 你如何看待智能体平台的未来发展趋势？汇丰应如何布局以保持领先？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位为高级管理岗，薪资水平预计较高，但JD中未提及具体薪资和福利待遇。作为跨国银行，其薪酬体系通常具有竞争力，但具体需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
90较高
该职位处于GenAI技术前沿，涉及智能体平台、RAG、MCP等新兴技术，能提供极佳的技术成长空间。同时，作为管理岗，也有利于领导力和战略思维的发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GenAI、LLM、Agent Platform、LangChain、LangGraph、RAG、MCP、Vector Database、Kubernetes
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD中提及'flexible working'，但未明确具体模式。作为技术管理岗，可能需要应对生产环境问题，工作节奏可能较快。工作地点在深圳，通勤情况取决于具体办公地点。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible working
使命价值
80较高
该职位致力于将GenAI技术应用于银行核心业务，推动金融行业的数字化转型，具有较高的行业影响力。同时，汇丰作为全球性金融机构，其业务对社会经济有广泛影响。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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