汇丰
Sr. Associate Director, Data and Analytics
Sr. Associate Director, Data and Analytics
发布于 2 天前中层管理(经理/总监)
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
向量数据库
数据治理
数据管道
数据质量
隐私工程
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
金融AI核心数据架构的技术管理岗，技术栈前沿、成长性高，混合办公，薪资福利有竞争力。
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
50K
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 780 个在招 · 其中数据工程 8 个
市场机会
选择适中
深圳 · 数据工程 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
作为汇丰银行CTO数据技术团队的高级副总监，您将负责构建和运营服务于AI解决方案（如KYC、信贷和投资组合分析）的关键数据管道与管理数据集
这是一个连接数据工程、数据治理与AI应用的技术管理岗位，您需要确保提供可靠、新鲜且合规的数据基础，以支持银行核心AI业务的运作
最低要求
职位描述未列出具体的学历、年限等最低资格要求（Min Qualifications），而是侧重于工作职责（Principal responsibilities）和期望达成的成果（Requirements）
完整的职责与期望成果要求如下：
Principal responsibilities*:
构建和运营结构化领域数据（如入职事件、客户/实体数据、信贷工具/敞口、限额、风险等级、投资组合层级、绩效和欠款）的管道
为领域文件（KYC文件、公司注册摘录、信贷备忘录、财务报表、投资组合审查材料）构建非结构化数据管道：解析、元数据丰富、去重和保留处理
开发嵌入/向量化管道，并管理向量索引，制定与数据治理一致的刷新和删除策略
实施数据质量、可观察性和数据沿袭：自动化测试、SLA、异常检测、监控和运维手册
应用隐私设计：PII处理、在必要时进行掩码/令牌化、访问控制和审计跟踪
实施数据集版本控制和可复现性（快照、Schema演进、数据合同）以支持可重复的评估
与代理工程师和利益相关者合作定义数据需求和评估数据集
从生产检索/代理性能中闭环反馈
支持生产运营和持续改进驱动AI的数据服务
Requirements*:
交付可靠、新鲜、治理良好的数据集和索引，供KYC、信贷和投资组合AI解决方案使用
通过加强元数据、分块输入和数据质量来改善检索相关性和答案落地
通过严格的测试、监控和规范的变更管理来减少运营事件
使AI数据集可复现和可审计，以支持审查和控制期望
工作职责
Build and operate pipelines for structured domain data (onboarding events, customer/entity data, credit facilities/exposures, limits, risk grades, portfolio hierarchies, performance and arrears).
Build unstructured data pipelines for domain documents (KYC documents, corporate registries extracts, credit memos, financial statements, portfolio review materials): parsing, metadata enrichment, deduplication and retention handling.
Develop embedding/vectorisation pipelines and manage vector indices with refresh and deletion strategies aligned to data governance.
Implement data quality, observability and lineage: automated testing, SLAs, anomaly detection, monitoring and runbooks.
Apply privacy-by-design: PII handling, masking/tokenisation where required, access controls and audit trails.
Implement dataset versioning and reproducibility (snapshots, schema evolution, data contracts) to support repeatable evaluations.
Partner with Agent Engineers and stakeholders to define data requirements and evaluation datasets; close feedback loops from production retrieval/agent performance.
Support production operations and continuous improvement of data services powering AI.
优先资格
职位描述中未明确列出优先资质（Preferred Qualifications）部分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与金融核心AI场景的数据基础建设，技术影响力大，能深入理解前沿AI应用的数据需求
- 在大型国际化金融机构工作，能接触复杂的业务场景和全球化的技术标准与实践
- 岗位本身要求技术深度与广度，是培养复合型技术领导力的优秀平台
- 需要平衡前沿技术探索（如向量化）与金融行业严格的数据治理、合规要求之间的张力
- 在大型组织中推动数据架构变革，可能需要应对较长的决策链路和现有的技术债务
- 具备扎实数据工程背景、对AI技术栈有浓厚兴趣，并希望在金融行业推动数据驱动转型的资深技术管理者
缺点 / 挑战
- 作为中层管理者，需同时承担技术决策、团队协作和项目交付的多重压力
角色解读
- 技术专家路线：可向首席数据工程师、数据架构师或AI平台架构师方向深化
- 管理路线：可继续晋升为更高阶的数据技术负责人或CTO办公室成员，统筹更大范围的技术战略与团队
- 领域专家路线：凭借对金融AI数据的深刻理解，可转型为AI产品经理或金融科技领域的解决方案专家
- 设计和维护支撑银行AI应用（如反洗钱、信贷风控）的核心数据流水线，涵盖结构化与非结构化数据
- 负责构建与管理用于AI模型训练和检索增强生成（RAG）的向量数据库与嵌入索引
- 建立并监督数据质量、数据可观察性、数据隐私（如PII处理）和数据版本控制的体系与流程
- 作为技术负责人，与AI工程师和业务方紧密合作，将数据需求转化为可靠的数据服务，并持续优化生产环境的数据支撑能力
- 深厚的数据工程功底，精通构建和管理复杂、大规模的数据管道（ETL/ELT）
- 熟悉现代数据架构与技术栈，特别是向量数据库、数据湖/仓、云数据服务
- 具备数据治理与数据质量管理经验，了解数据隐私法规与安全实践
- 优秀的项目管理与跨团队协作能力，能够将技术方案与业务目标对齐
申请策略
- 在申请信或面试中，思考如何将汇丰的业务（如跨境支付、信贷）与您对AI数据架构的理解相结合，提出建设性见解
- 关注汇丰在金融科技创新方面的公开信息（如其HSBC Innovation Hub），了解公司技术战略方向
- 突出大规模、高复杂度数据管道项目的完整经验，特别是涉及实时流处理、批处理或混合架构的案例
- 强调在数据治理、数据质量监控、数据隐私（如GDPR/CCPA）方面的实践，使用具体工具或框架举例
- 展示与数据科学家、AI工程师或业务分析师合作，将数据需求落地为可复用数据资产或服务的经历
- 如有管理经验，请说明团队规模、职责范围及推动的效能提升成果
- 深入学习向量数据库（如Milvus, Pinecone, Weaviate）和嵌入模型在实际RAG场景中的最佳实践与挑战
- 了解金融领域的数据特点与监管要求（如Basel协议对风险数据的要求），提升业务理解
面试指南
- *STAR法则**：清晰阐述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)和结果(Result)，重点突出您的技术决策和业务影响
- *架构思维**：在描述技术方案时，说明您考虑的维度（如可扩展性、容错性、成本、治理），展现系统性思考能力
- *协作与沟通**：强调在跨团队协作中，您如何理解并转化需求、管理预期、推动共识
- 请描述一个您主导设计的、最复杂的数据管道架构
- 其中面临的主要技术挑战是什么？您是如何解决的？
- 在构建用于AI（如RAG）的数据集时，您如何设计数据质量监控和数据更新的机制？
- 如何平衡数据科学家对最新数据的需求与数据治理团队对数据安全和稳定性的要求？请举例说明
- 请分享一个您与AI工程师或业务方紧密合作，最终成功交付数据产品的案例
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
作为跨国金融企业的高级管理职位，预计提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系。但JD未明确披露具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
福利待遇equal opportunity employer、continuous professional development、flexible working
成长发展
90较高
该职位涉及AI数据管道、向量数据库、数据治理等前沿技术栈，且要求构建可复现、可审计的AI数据系统，技能成长前沿且深入。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈embedding、vectorisation、vector indices、privacy-by-design、data lineage、data contracts、AI datasets
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型profit_center
工作生活
70中等
工作模式明确为混合式办公（Hybrid Worker），提供灵活性。但作为高级管理岗位，可能面临较高的业务责任和协调压力。
工作模式混合式弹性办公
办公地点科技园/产业园
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
岗位核心是支持AI解决金融核心业务问题（KYC、信贷），具有直接的业务价值和社会影响力。在大型金融机构推动AI应用具有行业代表性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号make a real impression、valued and respected
创新程度积极采用新技术
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