汇丰
Sr. Associate Director, Software Engineering
Sr. Associate Director, Software Engineering
发布于 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工混合式弹性办公技术管理
技术管理
Ai Engineering
CI/CD
Data Visualization
Governance
Sql
Llm/Prompt Engineering
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
汇丰大厂、前沿AI技术栈、混合办公、强发展性动机、高技术要求
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
6.0万
比技术管理中位数高
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 800 个在招 · 其中技术管理 42 个
市场机会
选择适中
广州 · 技术管理 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
作为软件工程高级副总监，您将专注于利用AI提升移动工程生产力（设计、编码、测试），并构建可靠的数据管道与可视化仪表盘
您需要制定AI应用治理规范，赋能工程师团队，并与移动CTO合作推动AI原生工程战略落地，平衡创新与安全合规
最低要求
Essential:
具备有效使用AI解决工程实际问题（设计、编码、测试、分析、自动化）的能力，拥有务实且以结果为导向的思维
强大的问题解决能力，能够诊断模糊问题并将其转化为可交付的数据/AI解决方案
优秀的沟通技巧（书面和口头），能够影响并赋能跨团队的工程师和领导者
丰富的生产级数据管道和数据集构建经验，注重可靠性、可观测性和数据质量
具备构建驱动行动的仪表板/分析产品的成功经验
深入理解受监管环境下的数据安全处理及工程实践
在敏捷交付环境中工作的经验，并能与产品、工程及风险/安全利益相关者协作
Strong Technical Skills (AI/Data Engineering):
精通Python和SQL，用于数据工程和应用的AI工作流
动手操作AI工具的经验（如LLMs和提示词工程、检索增强生成概念、评估技术、代理/自动化工作流），并有验证输出的纪律性
熟悉分析和可视化工具（如Power BI, Tableau, Looker, Grafana等），并能设计定义清晰且可信的指标
熟悉CI/CD和开发者工具链，能够将数据/AI集成到工程工作流中（如基于Git的管道、测试系统、构建工具）
理解实验和测量（A/B测试概念、KPI定义、因果思维、护栏）
工作职责
Applied AI for Engineering Productivity (Design/Coding/Testing)
识别高影响力机会，利用AI改善移动工程的成果，涵盖设计、编码、测试、发布准备和事故响应
构建并运营AI辅助工作流（如代码生成与重构支持、测试用例生成、缺陷分类、文档自动化、发布说明起草），确保强有力的治理和质量控制
开发AI加速器和可重用组件（如提示模式、评估器、自动化脚本、代理工作流），使团队能以最小摩擦采用
建立关于“我们如何在此使用AI”的实用指南，平衡速度、正确性、安全性和可维护性
Data Engineering & Mobile Data Products
设计和构建可靠的数据管道和精选数据集，利用移动相关数据源（如应用遥测、崩溃日志、性能指标、网络追踪、CI/CD信号、测试执行、功能使用分析、客户旅程和支持/事故数据）
定义数据模型，以支持一致的、可信的报告和AI用例（如质量和稳定性KPI、发布健康度、漏斗分析、缺陷泄漏、性能回归跟踪）
实施数据质量检查、血缘关系、监控和文档，以便利益相关者可以信任和重用数据
与安全和合作伙伴协作，确保合规的数据处理、访问控制和负责任地使用客户及运营数据
Dashboards & Decision Intelligence (Data-Driven Mobile)
构建仪表板和决策工具，充分利用移动相关数据——将指标转化为洞察，将洞察转化为行动
为移动工程健康（稳定性、性能、交付、质量、客户影响）创建“单窗”视图，具有清晰的定义和下钻路径
通过领先指标和警报实现主动管理（如早期检测回归、发布前的风险信号、崩溃/性能模式中的异常检测）
与移动领导层合作，定义关键的KPI，建立目标，并推动随时间推移的可衡量改进
AI Evangelism & Engineering Community Enablement
在工程社区推广实用的AI使用：举办赋能会议、发布手册、演示可重用模式，并指导团队安全有效地采用AI
建立有纪律的实验文化——鼓励快速学习，同时保持工程标准和可审计性
作为各小组值得信赖的顾问：帮助他们选择工具、结构化工作流、评估输出，并避免常见的AI陷阱（幻觉、过度自信、数据泄露、偏见）
创建内部文档、常见问题解答和故障排除指南，以加速采用并减少重复性工作
AI-Native Operating Model Support (Partnering with Mobile CTO)
支持移动CTO塑造AI原生工程战略：识别要解决的适当问题、优先投资并跟踪交付的价值
定义轻量级治理，以促进创新并确保安全使用（如模型/工具选择指南、提示/数据处理标准、评估实践、人在回路控制）
建立衡量框架以量化影响：缩短周期时间、减少缺陷、提高测试覆盖率、减少事故、改善客户体验和成本效率
跨职能协作，确保AI采用与架构、安全、合规及更广泛的技术战略保持一致
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的前沿，有机会主导企业级AI工程化变革
- 汇丰平台稳定，资源充足，利于积累大型项目经验
- 混合办公模式提供较好的工作灵活性
- 对技术广度与深度要求均极高
- 适合具有深厚技术背景且具备管理经验的资深人士，特别是那些对AI工程化、数据驱动决策感兴趣，并能在复杂组织中推动变革的候选人
缺点 / 挑战
- 需要在创新（AI应用）与合规（金融监管）之间取得平衡，治理压力大
- 需推动整个工程文化的转变，变革管理难度较高
角色解读
- 可向首席工程师、技术总监或移动业务CTO助理方向发展
- 也可转型为专注于AI工程效能的专家型管理者，或在金融科技领域担任更高阶的技术战略角色
- 负责制定和实施AI在软件工程中的应用策略，提升团队生产力
- 构建和维护移动工程相关的数据管道、仪表盘及决策智能工具
- 作为AI布道师，赋能工程师团队安全高效地使用AI工具
- 精通Python和SQL进行数据工程
- 熟练掌握LLM、Prompt Engineering及Agent工作流
- 具备强大的数据分析与可视化能力（如Power BI/Tableau）
- 优秀的技术领导力与跨部门沟通能力
申请策略
- 关注汇丰在数字化转型方面的最新动向
- 准备具体的案例来说明如何在保证安全合规的前提下推动AI技术的落地与应用
- 突出展示过去如何利用AI/自动化提升工程效率的具体案例（如代码生成、测试自动化带来的效率提升百分比）
- 强调数据管道建设与数据治理的经验
- 体现跨团队协作与技术布道的影响力
- 深化对LLM在工程场景应用的理解（如RAG、Agent）
- 加强数据可视化与BI工具的高级应用能力
- 提升在受监管环境下的数据安全与合规知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述具体案例
- 强调‘以人为本’的技术推广策略
- 突出‘治理先行’的安全理念
- 用数据量化成果
- 请分享一个你成功将AI引入工程流程并显著提升效率的案例
- 在金融行业的严格监管下，你如何平衡AI创新的灵活性与数据安全性？
- 如何向非技术背景的领导者解释AI项目的价值ROI？
- 面对工程师对新技术的抵触，你如何推动AI工具的采纳？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活85
使命价值75
薪资福利
80较高
汇丰作为上市跨国巨头，提供具有竞争力的薪酬体系和完善的福利保障，虽未披露具体数字，但通常高于市场平均水平。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
90较高
职位核心涉及前沿AI技术应用与管理培训，提供极高的技能成长空间和技术视野拓展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLMs、Prompt Engineering、RAG、Agentic Workflows、Python、SQL、Data Pipelines
成长机会continuous professional development、mentor teams、evangelise practical AI usage
业务类型profit_center
工作生活
85较高
JD明确提到'flexible working'和'Hybrid Worker'，表明公司提供混合办公模式，有利于工作与生活的平衡。
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）
工作生活平衡flexible working
使命价值
75中等
职位强调通过技术手段提升工程效率和产品质量，间接服务于客户体验，具有一定的社会价值和行业影响力。
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、improve mobile engineering outcomes
创新程度积极采用新技术
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