汇丰
Associate Director, Software Engineering
Associate Director, Software Engineering
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公人工智能
人工智能
Ai智能体
CI/CD
Github Copilot
大语言模型
容器化
微服务
机器学习工程
检索增强生成
生成式Ai
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
汇丰全球AI平台资深工程师，技术前沿、项目影响大、混合办公，补偿性激励为市场水准。
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
45K
比人工智能中位数高
发布情况
正常在招 · 6 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 710 个在招
市场机会
选择适中
广州 · 人工智能 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是汇丰银行CTO平台（AI平台）团队的高级软件工程师，作为个人贡献者，负责设计与交付HSBC Productivity Suite（一个为25万银行同事服务的AI驱动工作区）的复杂AI能力和集成
你将主要在一线进行代码编写、测试与发布，并担任团队内的技术导师，推动工程实践和AI在开发周期中的安全应用
最低要求
具备扎实的动手软件工程经验，有设计、编码、测试和运营重要应用或产品能力的记录
能有效使用AI编码工具（如GitHub Copilot）进行原型设计、编码、测试和代码审查，并有兴趣构建改进软件开发生命周期的智能体
精通Python，并具备现代工程实践的实用知识，包括API、微服务、数据库、容器化、自动化测试、CI/CD
拥有构建AI、机器学习或生成式AI解决方案的动手经验，并将其从实验阶段带入安全、可靠的生产环境
具备大语言模型、检索增强生成、智能体工作流、评估、护栏、可观测性和负责任AI的实用知识
具备在性能、安全性、弹性、可维护性、可访问性、技术债务和生产可操作性方面的良好工程判断力
能够澄清模糊需求，识别问题中最重要的部分，并在有限监督下交付稳健的解决方案
具备较强的沟通和协作能力，能够清晰地解释技术决策，建设性地提出挑战，并在全球团队中指导工程师
工作职责
将大部分时间用于动手工程，编写、审查、测试和发布HSBC Productivity Suite的生产代码
设计和交付重要的生成式AI能力与集成，负责从需求到生产运营的全交付过程
作为工程Pod中的高级工程师，做出合理的设计决策，澄清模糊性，并将复杂需求分解为可操作的交付项
构建安全、有弹性且可维护的服务，在测试、部署、监控、可观测性和生产支持等环节应用适当的工程控制
使用和改进共享框架、平台和可复用能力，提供建设性反馈，减少重复和技术债务
推广有效的工程实践，包括安全使用AI编码工具和智能体，以改进软件开发生命周期的质量和交付
积极参与生产事件，帮助恢复服务，主导复盘，并确保经验教训转化为实际改进
通过结对、设计与代码审查、知识分享和实际支持来指导工程师，同时通过证据和工程专业知识为技术方向提供信息
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够参与构建服务于全球数十万用户的前沿AI平台，项目规模与影响力大
- 汇丰作为国际金融机构，提供稳定且规范的工作环境与全球协作机会
- 职位专注于前沿生成式AI技术，有很好的技术深度和成长空间
- 在跨国协作环境中工作，可能需要适应跨时区、跨文化的沟通与协作
- 在银行这样的强监管环境中开发AI应用，需严格遵循安全、合规与治理要求
- 适合拥有扎实AI工程与软件开发背景，热衷于解决复杂技术问题，并希望在大型组织内推动AI技术落地应用的资深工程师
缺点 / 挑战
- 作为个人贡献者，需要在技术深度和工程广度上同时承担较高要求，工作挑战性强
角色解读
- 在AI平台领域持续深耕，成为生成式AI应用与架构方面的技术专家或首席工程师
- 凭借出色的工程领导力与影响力，未来可能承担更大范围的技术策略制定或带领更大规模的工程团队
- 作为资深工程师，主导HSBC Productivity Suite（银行内部AI工作平台）的核心AI能力与集成的设计与开发
- 编写并维护生产级代码，负责从需求分析到上线部署的全流程交付
- 担任团队技术导师，通过代码审查、知识分享和指导，提升团队整体工程实践水平
- 参与生产环境的事件响应与复盘，确保系统稳定并持续改进
- 精通Python及微服务、容器化、CI/CD等现代软件工程实践
- 具备将大语言模型、RAG、AI智能体等生成式AI技术从实验落地到生产环境的实战经验
- 拥有解决复杂技术问题、进行架构设计与代码实现的出色工程判断力
- 具备优秀的沟通协作能力，能在全球团队中清晰表达技术观点并指导他人
申请策略
- 在申请材料或面试中，体现你对“将AI从实验带入可靠生产”这一过程的深刻理解，包括面临的挑战和解决方案
- 了解汇丰银行及其技术战略，特别是其关于AI和数字化转型的公开信息，以便在面试中展现与公司目标的契合度
- 详细描述你主导或深度参与的、涉及AI/机器学习模型部署至生产环境的项目，突出技术栈（Python, LLM, RAG等）和工程实践（CI/CD, 容器化）
- 强调你设计与构建可扩展、安全、可维护的后端系统或服务的经验
- 提供你使用AI工具（如Copilot）提升开发效率，或指导团队成员进行技术提升的实例
- 展示你在复杂项目中澄清需求、拆解任务并独立交付的成果
- 深入学习大型语言模型在企业场景下的应用架构、评估方法与安全护栏设计
- 研究AI智能体（Agent）的设计模式及其在企业工作流集成中的实践
面试指南
- 使用STAR（情境、任务、行动、结果）法则结构化回答项目经验，重点突出技术决策与工程化落地
- 从架构分层、技术选型、监控告警、安全策略、灾备方案等多维度阐述系统设计思想
- 结合金融行业特点，从数据隐私、模型偏见、输出准确性、可解释性、合规审计等角度讨论AI治理
- 请描述一个你设计并成功将AI/ML模型部署到生产环境的复杂项目，遇到了哪些挑战？如何解决的？
- 在构建一个面向数十万用户的AI助手时，你会如何设计其架构以确保其安全性、可靠性与可维护性？
- 你如何看待在企业级应用中使用生成式AI？有哪些关键的治理与风险考量？
- 当你的技术方案与产品需求或团队其他成员产生冲突时，你会如何处理？
- 你有使用AI编码工具（如GitHub Copilot）的经验吗？它如何改变了你的工作方式？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
75中等
作为跨国金融机构的资深技术岗，薪资与福利体系预计处于市场较高水平，具备一定竞争力。
薪资信号市场水准 (35K-55K/月)
成长发展
90较高
职位专注于前沿生成式AI技术在大型企业核心业务中的应用，技术挑战大、成长空间显著，且有全球团队协作与知识共享机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、检索增强生成、AI智能体、生成式AI、Python、GitHub Copilot
成长机会Mentor engineers、informing technical direction、continuous professional development
业务类型profit_center
工作生活
70中等
支持混合办公模式，提供了工作灵活性。但作为核心平台的高级工程师，可能需要参与生产事件处理，工作节奏与压力需个人权衡。
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）
使命价值
80较高
在汇丰这样的全球领先金融机构工作，参与构建影响数十万员工效率的AI平台，工作具有较高的组织影响力和社会价值感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号fosters continuous professional development、grow within an inclusive and diverse environment
创新程度积极采用新技术
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