汇丰
Senior Consultant Specialist
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发布于 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公机器学习工程
机器学习工程
Ai Workflows
Api Integration
CI/CD
JavaScript
Llm
Machine Learning
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外资银行前沿AI应用岗，技术栈新、成长空间大、支持混合办公，薪资福利具竞争力。
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
4万
比机器学习工程中位数高
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
市场机会
选择适中
广州 · 机器学习工程 · 34 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI赋能应用的端到端交付，将业务需求转化为基于LLM、RAG等技术的自动化工作流
你需要使用Python等语言构建生产级软件，并与多团队协作确保AI解决方案在企业级环境中的可靠部署与持续优化
最低要求
计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学、数学、软件工程或相关技术专业的本科及以上学历，或具有同等实践经验
年以上AI工程、LLM应用工程、机器学习工程、数据密集型软件工程或具有实质性AI交付经验的全栈工程实践经验
深入理解现代AI/ML和LLM应用架构，包括RAG、嵌入、提示词工程、模型API、AI工作流编排、评估、监控和护栏
具有构建AI驱动应用或平台的实践经验，如企业搜索、文档智能、聊天机器人/助手解决方案、Text-to-SQL、代理工作流、知识管理或工作流自动化
具备强大的Python编程能力，能够构建可靠的AI管道、后端服务、集成、评估脚本和自动化工具
在至少一种其他应用开发语言或生态系统（如JavaScript/TypeScript、Java或类似语言）中具有扎实的软件工程能力，有构建API、服务、UI组件或企业集成的经验
具有将AI或数据驱动解决方案从概念验证推向生产或类生产环境的经验，包括测试、CI/CD、日志记录、监控、部署、支持和迭代改进
能够对AI系统的质量和权衡进行推理，包括准确性、幻觉风险、延迟、成本、检索质量、数据隐私、安全性、可观察性、可维护性和用户体验
具备强大的解决问题和利益相关者沟通能力，能够将业务工作流转化为AI解决方案设计，并向工程师和非技术用户解释技术权衡
具有强烈的主人翁意识、动手交付的态度，并愿意直接调试代码、检查数据、调整提示词/检索逻辑、集成系统以及解决生产交付问题
工作职责
负责AI赋能应用的端到端交付，从初步发现、解决方案范围界定到原型设计、生产实施、部署和采用支持
与业务利益相关者合作，了解运营工作流、痛点、验收标准和可衡量的成功结果
将业务需求转化为实用的AI/自动化工作流，包括LLM驱动的功能、基于RAG的知识解决方案、代理工作流、API和面向用户的工具
使用Python、JavaScript/TypeScript、后端服务、API、数据库和现代Web或集成框架等技术构建生产级软件
将AI/ML能力集成到企业应用中，包括提示词编排、检索管道、模型API、评估逻辑、监控和护栏
与产品经理、AI研究员、数据科学家、平台工程师、网络安全、风险、合规和运营团队协作，确保解决方案适合企业部署
在受监管的银行环境中，为可靠性、可维护性、可扩展性、安全性、可审计性和负责任的AI使用进行设计
支持部署活动，包括CI/CD、环境配置、可观察性、性能调优、事件故障排除和生产就绪度审查
收集真实用户和生产遥测数据的反馈，以迭代解决方案质量、模型行为、工作流可用性和业务价值
作为业务团队的技术思想伙伴，帮助他们了解AI的能力、局限性、权衡和负责任的采用模式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资银行平台稳定，能接触到金融级高合规、高安全要求的AI落地场景，技术壁垒高
- 技术栈前沿，深度涉及LLM、RAG、Agentic Workflows等当前最热门的AI应用方向
- 提供混合办公模式，注重员工多元包容与持续专业发展，工作体验较好
- 金融行业对合规、安全和审计要求极高，AI系统的落地流程可能较长且严谨
- 需要频繁与业务团队沟通，将模糊的业务痛点转化为具体的AI技术方案，对业务理解能力要求高
- 适合具备扎实全栈开发基础、对大模型应用有深入实践，且希望在金融合规场景下探索AI落地的资深技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI架构师或AI技术专家方向发展，深入探索大模型在企业级复杂场景的落地
- 也可转向AI产品管理或技术管理岗位，负责跨团队的AI战略落地与业务赋能
- 负责AI赋能应用的端到端交付，将业务需求转化为基于LLM、RAG等技术的自动化工作流
- 使用Python等语言构建生产级软件，并将AI/ML能力集成到企业应用中
- 与多团队协作，确保AI解决方案在受监管的银行环境中可靠、安全地部署与持续优化
- 精通Python，熟悉JavaScript/TypeScript或Java，具备扎实的后端与全栈开发能力
- 深入理解现代AI/ML和LLM应用架构，如RAG、提示词工程、模型API及AI工作流编排
- 具备将AI解决方案从概念验证推向生产环境的经验，熟悉CI/CD、监控及系统调优
申请策略
- 了解汇丰在数字化转型和AI应用方面的最新战略，面试时可结合其业务痛点提出见解
- 突出在LLM、RAG、Agent等前沿AI应用架构方面的实际项目经验及落地成果
- 强调将AI模型从POC推向生产环境的工程化能力，如CI/CD、监控、性能调优等
- 展示与业务团队沟通协作、将业务需求转化为技术方案的跨部门合作经验
- 深入学习金融行业的合规、数据安全及负责任的AI（Responsible AI）相关知识
- 熟悉企业级RAG系统的优化策略，如检索质量提升、幻觉控制及评估指标设计
面试指南
- STAR法则：针对项目经验题，按情境、任务、行动、结果的结构清晰阐述，突出个人贡献和业务价值
- 技术权衡分析：针对架构设计题，从准确性、延迟、成本、安全性等多维度对比不同方案的优劣，展现系统性思维
- 请分享一个你主导的将LLM/RAG应用从概念验证推向生产环境的完整案例，遇到了哪些工程化挑战？
- 在受监管的金融环境中，你如何设计AI系统以确保数据隐私、安全性和可审计性？
- 当业务团队提出一个不切实际的AI需求时，你如何沟通技术权衡并引导他们找到可行的替代方案？
- 请详细描述你如何评估和优化一个RAG系统的检索质量和生成准确性？
- 复习大模型应用开发的核心技术细节，如Prompt Engineering、向量数据库选型、RAG管道优化等
- 了解银行业的数字化转型趋势及汇丰在AI领域的公开案例或战略方向
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活75
使命价值70
薪资福利
80较高
外资银行提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，薪资水平在广深两地AI工程岗中处于中上游。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及最前沿的LLM和AI Agent技术，且公司强调持续专业发展，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、RAG、Agentic Workflows、Prompt Engineering、CI/CD
成长机会continuous professional development
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
职位明确为混合办公模式，外资银行通常注重工作生活平衡，但具体强度需视项目而定。
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）
工作生活平衡flexible working
使命价值
70中等
在受监管的银行环境中推动负责任的AI应用，具有较高的社会价值和行业影响力，但金融行业的创新相对稳健。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号responsible AI use
创新程度积极采用新技术
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