汇丰
Senior Consultant Specialist
Senior Consultant Specialist
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公后端开发
后端开发
Api开发
CI/CD
微服务
数据管道
机器学习
生成式Ai
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
外资银行核心业务高级开发岗，技术栈前沿且支持混合办公，注重合规与负责任的AI创新。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比后端开发中位数高
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 680 个在招 · 其中后端开发 32 个
市场机会
选择适中
西安 · 后端开发 · 26 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于汇丰财富管理及个人银行技术团队，主要负责设计、开发和维护生产级软件及AI赋能应用，将贷款业务需求转化为技术解决方案
你需要与跨职能团队合作，开发可靠的API和数据管道，并支持机器学习和生成式AI在贷款平台中的集成，确保系统符合安全、合规及高性能标准
最低要求
在WPS Lending或密切相关的贷款技术环境中担任软件工程师、开发人员或技术专业人员的工作经验
对贷款产品、流程、平台或客户旅程有良好理解
具备扎实的 Java 和/或 Python 编程经验
具备构建和支持生产环境应用程序、服务或 API 的经验
理解软件工程原则，包括：面向对象设计、自动化测试、版本控制、CI/CD、安全编码、可观测性和监控
具备使用关系型或非关系型数据库及面向数据的应用程序的经验
能够分析复杂问题，并向技术和非技术利益相关者清晰地传达解决方案
具备在分布式、跨地域团队中高效工作的经验
愿意学习并应用 AI 工程实践，包括模型和提示词评估、检索增强生成（RAG）、编排、监控和负责任的 AI 控制
工作职责
设计、开发、测试和维护生产级软件及 AI 赋能应用
将贷款业务需求和运营挑战转化为实用的技术解决方案
与 AI 工程师、软件工程师、架构师、产品负责人、数据专家和贷款领域专家合作
开发可靠的 API、服务、数据管道和应用组件
支持将机器学习和生成式 AI 功能集成到贷款平台中，并遵循适当的风险、安全和治理控制
应用软件工程最佳实践，包括整洁代码、自动化测试、版本控制、持续集成和持续交付
参与完整的软件开发生命周期，从发现、设计到实施、部署、监控和持续改进
确保解决方案符合弹性、安全、隐私、模型风险管理和监管合规的适用标准
调查事故，找出根本原因并实施可持续的修复
记录技术设计、操作程序和关键决策
跨地域分享知识，并为协作的工程文化做出贡献
通过考虑可解释性、人类监督、数据质量、偏见、安全和输出的适当使用，支持负责任的 AI 采用
优先资格
具备交付 AI、机器学习、生成式 AI 或自动化解决方案的经验
熟悉云平台和容器化应用，如 Docker 和 Kubernetes
具备事件驱动架构、微服务或分布式系统经验
了解贷款决策、信用流程、服务、催收、风险或客户入职流程
具备数据工程、数据质量、特征工程或模型集成经验
熟悉 MLOps、LLMOps、模型监控或 AI 应用评估
具备在受监管的金融服务环境中工作的经验
实际理解安全开发、身份和访问管理、加密和数据保护
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资金融机构平台大，提供完善的培训体系和灵活的工作方式（混合办公），注重合规与工程规范
- 适合具备扎实后端开发基础，对金融业务和AI技术有浓厚兴趣，且希望在合规严谨的环境中追求技术深度的工程师
缺点 / 挑战
- 接触前沿的生成式AI和机器学习在金融核心业务（贷款）中的落地应用，技术栈现代且具挑战性
- 金融行业对系统稳定性、安全性和合规性要求极高，开发过程中需兼顾创新与严格的风险控制
- 需要理解复杂的贷款业务逻辑，对业务理解能力要求较高
角色解读
- 可向资深技术专家、架构师方向发展，深入金融AI与分布式系统架构
- 也可转向技术管理岗位，带领跨地域团队负责核心贷款平台的数字化转型
- 负责设计和开发生产级软件及AI赋能应用，将贷款业务需求转化为技术解决方案
- 开发可靠的API、数据管道，并支持机器学习和生成式AI在贷款平台中的集成
- 参与全生命周期开发，确保系统符合安全、合规及高性能标准
- 扎实的Java或Python编程能力，熟悉面向对象设计、CI/CD及自动化测试
- 具备构建生产级API和微服务架构的经验，了解关系型/非关系型数据库
- 对AI/ML工程实践有学习意愿或实际经验，熟悉Docker/K8s等容器化技术
申请策略
- 了解汇丰的数字化转型战略及IWPB（财富管理及个人银行）业务背景
- 准备好展示如何在严格的安全和合规框架下推动技术创新
- 突出Java/Python后端开发经验，特别是高并发、高可用API和微服务架构的设计与落地
- 强调在AI/ML模型集成、数据管道建设或生成式AI应用方面的实际项目经验
- 展示在分布式跨地域团队中的协作能力，以及对金融合规、安全编码的理解
- 深入学习生成式AI（如RAG、Prompt Engineering）及MLOps/LLMOps相关技术
- 熟悉金融贷款业务流程（如信贷决策、催收、风控），提升业务与技术结合的能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验
- 对于技术设计问题，遵循“需求分析-架构设计-技术选型-安全与合规考量-监控与运维”的逻辑框架
- 对于AI集成问题，重点突出“负责任的AI”理念，包括数据质量、模型监控和人类监督
- 请描述一个你主导设计的微服务或API项目，你是如何保证其在生产环境中的高可用性和安全性的？
- 在将机器学习或生成式AI集成到传统业务系统时，你遇到过哪些挑战？如何解决的？
- 请谈谈你对贷款业务中信贷决策或风险控制流程的理解，技术如何赋能这些业务？
- 在跨地域、跨职能团队中，你如何确保技术设计的有效沟通和落地？
- 复习Java/Python核心原理、微服务架构模式及CI/CD流程
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
职位为高级技术专家，结合外资金融机构背景，薪酬福利预计处于市场中上水平，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
福利待遇continuous professional development、flexible working
成长发展
85较高
岗位涉及生成式AI和机器学习在金融核心业务的落地，技术栈前沿，且公司强调持续专业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、Docker、Kubernetes、Machine Learning、Generative AI、MLOps、LLMOps、RAG
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型profit_center
工作生活
80较高
职位明确标注为混合办公模式，并强调灵活的工作方式，WLB预期较好。
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
致力于将AI技术负责任地应用于贷款业务，提升金融服务效率，具有一定的社会价值，但核心仍为商业驱动。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号responsible adoption of AI
创新程度积极采用新技术
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