道富公司
Full stack Software Engineer AVP
Full stack Software Engineer AVP
发布于 大约 3 小时前中层管理(经理/总监)
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
分布式系统
领导力
全栈开发
MLOps
CI/CD
AI 估算 · 35k–55k
高级全栈工程师+金融科技赛道，杭州市场薪资较高，AVP级别通常对应35-55K月薪，14薪左右。
职位详情
关于这个职位
作为全栈软件工程师AVP，你将领导金融系统的端到端设计与交付，从原型到生产，与AI和产品团队合作，构建可扩展、可靠、安全的金融产品
该职位要求深厚的技术功底和团队领导经验，适合希望在高技术栈和业务影响并重的环境中成长的高级工程师
最低要求
· 计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历（或同等实践经验）
· 7年以上软件工程经验，包括在规模化生产环境中交付金融系统的显著领导经验
· 扎实的软件工程基础（分布式系统、API、数据结构），熟练掌握现代开发栈（全栈：React/Java/Python），并具备良好的代码质量实践
· 有在公有云平台（AWS/Azure/GCP）上构建和运营工作负载的经验，包括可扩展模型训练和低延迟推理部署
· 扎实的数据平台和管道经验（如Databricks， Snowflake， Spark）
· 深入理解现代工程实践和MLOps（CI/CD、测试、实验追踪、模型/版本管理、监控、事件管理）
· 有跨不同地区和时区的全球或分布式团队工作经验
· 中英文沟通能力强，包括向高级利益相关者展示复杂AI主题和决策的能力
工作职责
· 领导软件应用功能和服务的端到端开发，从原型到生产，与明确的产品结果和KPI对齐
· 与产品和ML/AI工程团队合作，将业务问题转化为端到端解决方案方法（自建vs购买、数据需求、评估策略）及可执行的交付计划
· 领导并扩展高效工程团队，并行交付多个项目（AI应用、内部平台、开发者工具）
· 推广自动化和工程卓越（ML的CI/CD、自动化评估、红队测试、监控/告警、成本/性能优化）以提升质量和速度
· 与产品、数据、安全、法律/合规及全球工程团队紧密合作，对齐AI用例、约束和交付期望
· 与平台团队合作，确保跨组合的可复用组件和一致的解决方案模式
· 探索、评估并引入有明确业务价值的AI技术（模型、框架、编排工具、数据平台），平衡性能、成本和风险
· 持续改进开发生命周期实践（数据/版本控制、评估、部署、监控、事件响应）和治理模型
· 与团队协作进行故障排除和解决方案改进
优先资格
· 较强的AI理解能力是加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿（AI、云原生、MLOps），能持续学习最新技术
- 金融行业薪资待遇优厚，福利完善（带薪志愿者日、灵活工作支持）
- 全球知名金融巨头，平台大，职业发展路径清晰
- 需要同时具备技术深度和领导力，对个人综合能力要求极高
- 金融行业合规要求严格，开发流程可能较慢，需适应合规文化
- 跨时区协作可能导致工作时间不固定，需要灵活应对
- 适合有7年以上经验、渴望技术+管理双线发展的资深工程师，尤其对金融科技和AI应用感兴趣的人
缺点 / 挑战
- 工作内容有挑战性和影响力，直接创造业务价值
角色解读
- 短期内成为技术负责人或架构师，主导关键系统的技术选型
- 中期可向工程总监或首席工程师发展，管理更大规模的团队和项目
- 长期可进入金融科技高管层，如CTO或技术VP，制定技术战略
- 领导全栈金融系统的设计、开发和交付，确保系统高可用、安全、合规
- 与AI团队合作，将业务问题转化为技术方案，并驱动实施
- 管理工程团队，推广最佳实践，提升开发效率和产品质量
- 与全球跨职能团队协作，确保技术决策与业务战略一致
- 扎实的全栈开发能力（React/Java/Python）和分布式系统知识
- 深入理解云平台（AWS/Azure/GCP）及数据平台（Databricks/Snowflake/Spark）
- 丰富的MLOps和CI/CD实践经验，能够建立可靠的生产管道
- 出色的领导力和沟通能力，能影响跨团队决策
申请策略
- 了解道富的业务和金融科技趋势，面试中展示对行业的理解
- 准备一个你领导的全栈项目案例，从架构到交付详细说明
- 突出领导金融系统生产的经验，量化项目规模和业务影响
- 强调全栈技能（React/Java/Python）和云平台实战案例
- 展示AI/ML项目经历，特别是模型部署和MLOps实践
- 体现跨团队协作和沟通能力，尤其是英文工作环境
- 如果尚缺AI经验，可学习基础ML知识和MLOps工具（如Kubeflow、MLflow）
- 强化云原生技术，如Kubernetes、Serverless
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，结合具体量化指标
- 技术决策时考虑业务约束、合规、可扩展性和成本
- 团队管理强调目标对齐、透明沟通和赋能成员
- 描述一个你领导的全栈系统从设计到上线的过程，遇到哪些挑战？
- 如何在金融系统中保证数据一致性和安全性？
- 你如何评估新AI技术的业务价值并决定是否采用？
- 请设计一个低延迟的金融交易系统架构
- 你如何管理和激励一个分布式工程团队？
职位点评
64
综合评分
金融科技高级全栈工程师，技术前沿、薪资优厚，但WLB一般。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业晋升的资深工程师，对薪资有较高期待且能接受一定的工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
70中等
金融行业薪资水平通常较高，但JD未明确薪资范围，福利有一定体现（灵活工作支持、带薪志愿者日），整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days
成长发展
85较高
职位要求掌握前沿AI技术和MLOps工具，提供丰富的学习和发展机会，且有明确的领导力成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、MLOps、Cloud、CI/CD、Databricks、Spark
成长机会inclusive development opportunities
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点为仅现场办公，未明确远程或弹性时间，跨时区协作可能带来加班，WLB信号较弱。
工作模式仅现场办公
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 work-life support
使命价值
60中等
金融科技行业稳定但非高速增长，社会影响力中性，AI应用有一定创新性但非行业首创。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号help institutional investors manage risk, respond to challenges, drive performance and profitability
创新程度积极采用新技术
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