汇丰
Senior Software Engineer
Senior Software Engineer
发布于 8 小时前普通员工/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 Agents
Apis
CI/CD
Graph Rag
Llm
Machine Learning
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
知名外企AI应用开发岗，技术前沿且WLB较好，薪资福利中上，适合追求技术成长与工作平衡的开发者。
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
3.3万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 660 个在招 · 其中人工智能 11 个
市场机会
选择面较广
广州 · 人工智能 · 77 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于汇丰科技部门的AI管理与战略团队，主要负责将AI和LLM技术从原型推向生产环境
你需要使用Python等语言构建AI应用组件，集成RAG、Agent等前沿技术，并与跨团队协作交付安全可靠的AI解决方案
最低要求
计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学、数学、软件工程、信息技术或相关技术专业本科及以上学历
约3年AI工程、LLM应用开发、机器学习工程、数据工程、后端开发、全栈开发或相关技术岗位的实操经验
具备AI/ML或LLM应用的实际动手经验，如提示词、嵌入、RAG/Graph RAG、模型API、AI代理、代理工具工程、代理记忆管理、评估、数据管道或AI辅助工作流自动化
具备扎实的Python编程技能，能够构建生产级脚本、API、代理编排逻辑、数据处理逻辑、AI集成组件、评估和监控工具、防护栏组件或自动化工具
具备另一种开发语言或生态系统（如JavaScript/TypeScript、Java或类似语言）的软件工程能力，能够跨后端、前端和集成层进行贡献
具有AI驱动应用的工作经验，如聊天机器人/助手解决方案、文档搜索、知识检索、Text-to-SQL、数据提取、模型集成或工作流自动化
熟悉常见的工程实践，包括Git、代码审查、单元测试、调试、文档编写、API使用、环境设置、CI/CD概念和发布支持
能够快速评估新的AI工具和框架，通过测试、评估、监控、防护栏和AI安全实践理解模型和代理行为，并将其应用于实际业务问题
具备良好的解决问题能力、注重细节，并能够跨代码、数据、提示词、检索结果、API响应、日志和用户反馈进行动手问题调查
具备清晰的沟通能力和对分配功能或工作流的强烈责任感，能够在协作环境中与工程师、AI专家和业务用户合作
工作职责
交付从原型到生产的AI赋能应用，对分配的功能、集成或工作流负责
使用Python、JavaScript/TypeScript、API、数据库以及Web或后端框架等技术构建和增强应用组件
协助将LLM、RAG、嵌入、模型API、提示词工作流和自动化功能集成到业务应用中
与业务用户和技术利益相关者合作，理解工作流，澄清需求，并将其转化为实际的技术设计和交付任务
准备概念验证、演示、技术原型和小型生产功能，以与用户验证解决方案想法
遵循团队标准和企业工程实践，编写干净、可维护和可测试的代码
负责分配AI应用组件的测试、调试、日志记录、监控、部署准备和问题调查
与产品经理、工程师、数据专家、平台团队、安全团队和运营团队合作，安全地交付解决方案
清晰地记录技术设计、实施说明、测试结果、用户反馈和操作指南
在整个交付过程中应用汇丰的安全、数据隐私、访问控制、负责任的AI、弹性和生产就绪标准
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI技术落地前沿，能深度接触LLM、RAG、Agent等最新技术
- 外企平台注重工程规范、安全合规和代码质量，提供混合办公模式，工作生活平衡较好
- 金融行业的合规和安全要求极高，可能会限制技术选型的自由度
- AI技术迭代极快，需要持续学习以保持技术敏锐度
- 具备扎实后端基础且对AI应用落地有热情，希望在金融外企稳定环境中深耕AI工程化的开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI应用开发工程师向资深AI架构师或AI技术专家发展，也可向AI产品经理或AI团队技术管理方向转型
- 负责AI和LLM应用从原型到生产环境的全流程交付，使用Python等语言构建应用组件并集成RAG、Agent等前沿AI技术
- 与业务和跨职能团队协作，将业务需求转化为技术设计并落地，确保符合金融级安全与合规标准
- 精通Python，具备扎实的软件开发和工程化能力（Git, CI/CD, 测试等）
- 熟悉LLM、RAG、AI Agent等AI应用开发技术栈，具备良好的跨团队沟通能力和业务需求理解能力
申请策略
- 了解汇丰的数字化转型战略及AI在金融领域的具体应用场景，准备好展示你如何平衡AI创新与金融级安全合规要求的案例
- 突出Python后端开发能力及AI/LLM应用（如RAG、Agent）的实际落地项目经验
- 强调在工程化实践（CI/CD、测试、监控）方面的经验，展示跨团队协作和将业务需求转化为技术方案的能力
- 深入学习Graph RAG、AI Agent编排及评估监控技术
- 了解金融行业的AI安全、数据隐私和合规要求
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出工程化落地细节和解决复杂问题的思路
- 对于合规问题，强调“安全左移”和遵循企业标准
- 请详细描述一个你主导的从原型到生产的LLM/RAG应用项目，遇到了哪些工程化挑战？
- 在金融场景下，如何确保AI应用的数据隐私、安全性和负责任的AI输出？
- 你如何评估和监控AI Agent或LLM的输出质量？
- 当业务需求与现有AI技术能力不匹配时，你如何沟通并调整技术方案？
- 复习Python高级特性及后端框架，准备1-2个AI应用落地的深度技术案例
- 了解汇丰近期的AI战略和金融科技趋势
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活80
使命价值70
薪资福利
75中等
作为知名外企的高级技术岗，薪资福利处于市场中上水平，且提供混合办公等隐性福利，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
福利待遇flexible working
成长发展
85较高
岗位处于AI技术前沿，能深度参与LLM和Agent的落地，且公司强调持续专业发展，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、RAG、Graph RAG、AI Agents、TypeScript、APIs
成长机会continuous professional development
业务类型ambiguous
工作生活
80较高
明确提供混合办公模式，外企文化通常注重工作生活平衡，整体生活化动机满足度较高。
工作模式混合式弹性办公
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
70中等
在大型金融机构推动AI技术落地，具有一定的行业影响力和技术使命感，但金融行业的社会直接影响力相对特定。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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