道富公司
Senior AI Software Engineer, Officer
Senior AI Software Engineer, Officer
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Grpc
Pytorch
Spring Cloud
Tensorflow
分布式系统
微服务架构
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
顶尖外资资管战略AI团队，技术栈前沿且成长空间大，薪资福利优厚，WLB较好。
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
4.0万
比人工智能中位数低
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 170 个在招 · 其中人工智能 5 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 430 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于道富全球自动化与人工智能战略团队，负责构建企业级AI基础设施及高性能计算服务
你将与数据科学家紧密合作，提供端到端的AI与大数据解决方案，并负责从概念到生产环境的软件设计、开发与运维支持
最低要求
计算机科学硕士学位，或具有3年以上相关领域工作经验
扎实的计算机科学背景，包括数据结构、算法和操作系统
拥有丰富的企业级系统软件工程经验，并有成功交付企业级应用的良好记录
年以上现代面向对象或脚本编程经验，如Python、C++、Java、Shell等
年以上基于主流技术（如Spring Cloud、gRPC/thrift、Kubernetes、Docker等）的微服务架构设计与实现经验
熟悉分布式技术，包括缓存、消息队列和NIO
熟悉结构化和非结构化数据存储与管理系统，如Hadoop、MongoDB、PostgreSQL、Oracle
熟练使用GitHub、持续集成和部署工具以及敏捷开发方法
具有高度的自我驱动力、积极的态度以及学习新事物的意愿
熟悉Web前端技术（HTML、CSS、JavaScript、React）者优先
工作职责
构建企业级人工智能基础设施，包括高性能计算、服务网格等
与数据科学家合作，基于AI和大数据技术提供端到端的解决方案，为内外部客户解决实际问题
负责从概念构思到生产环境的软件设计、开发及生产支持
优先资格
在中大型资产管理公司拥有软件工程经验
熟悉数据科学与机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Apache Spark / MLlib等）
具备模型推理优化经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球顶尖资产管理公司的战略AI团队，能接触到金融领域核心的AI落地场景（如阿尔法生成、量化建模）
- 外企背景，福利体系完善，注重工作生活平衡与员工长期发展
- 技术栈涵盖高性能计算、微服务与AI框架，技术广度与深度兼具，成长空间广阔
- 具备扎实后端与分布式系统基础，同时对AI工程化落地感兴趣，追求稳定且具备国际化视野的求职者
缺点 / 挑战
- 金融领域对系统稳定性、合规性要求极高，可能面临严格的代码审查与生产环境压力
- 需要同时兼顾底层基础设施与上层AI算法的工程化落地，技术栈较广，学习成本较高
角色解读
- 可向AI架构师、技术专家方向发展，深入金融量化与AI前沿技术的结合
- 凭借金融与AI双重背景，未来可向AI团队技术负责人或金融科技产品专家转型
- 构建企业级AI基础设施（如高性能计算、服务网格），支撑底层算力与微服务架构
- 与数据科学家合作，将AI与大数据模型工程化落地，提供端到端的解决方案
- 负责从概念构思到生产环境的全生命周期软件设计、开发及运维支持
- 扎实的计算机基础与微服务架构经验，熟练掌握Spring Cloud、K8s、Docker等技术
- 精通Python/C++/Java等编程语言，熟悉分布式系统与大数据存储（Hadoop、MongoDB等）
- 具备AI工程化落地能力，了解TensorFlow/PyTorch等框架及模型推理优化
申请策略
- 了解道富银行在资产管理与托管领域的业务背景，准备英文面试（外企通常有英文面试环节）
- 关注公司近期在AI与自动化领域的战略动向，面试时展现对团队使命的认同
- 突出企业级微服务架构设计经验、高性能计算或分布式系统优化经历
- 展示与数据科学家合作将AI模型工程化落地的实际项目，强调系统高可用与性能优化
- 体现对金融业务或资管行业的理解，以及良好的跨部门协作与英文沟通能力
- 深入了解金融领域的AI应用场景（如NLP在金融文本分析、CV在量化中的应用）
- 熟悉模型推理优化及部署技术，掌握CI/CD在AI模型发布中的最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务痛点-架构设计-技术选型-落地收益”的完整闭环
- 对于AI工程化问题，强调“模型服务化、监控、弹性扩缩容”的工程思维，而非单纯的算法调优
- 请描述一个你主导设计的企业级微服务架构项目，遇到了哪些分布式挑战？
- 如何将数据科学家的Python模型高效地部署到生产环境中并保证高可用？
- 在高性能计算或服务网格建设中，你做过哪些性能优化？
- 面对金融级系统的稳定性要求，你的CI/CD和测试策略是怎样的？
- 复习分布式系统核心原理（缓存、消息队列、NIO）及K8s/Docker底层机制
- 准备1-2个与AI基础设施或大数据处理相关的深度技术案例，能够画出架构图并解释设计权衡
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
外资金融背景，薪资处于市场中上水平，且提供灵活的工作与生活支持及完善的福利体系，整体薪酬回报稳定且具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
福利待遇inclusive development opportunities、flexible work-life support、paid volunteer days、vibrant employee networks
成长发展
85较高
隶属于公司管委会直属的战略全球团队，接触金融AI前沿应用，技术栈涵盖高性能计算、微服务与AI框架，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Java、Spring Cloud、Kubernetes、Docker、TensorFlow、PyTorch、Apache Spark
成长机会inclusive development opportunities
业务类型profit_center
工作生活
75中等
JD中提及灵活的工作与生活支持，外企通常注重工作生活平衡，但具体办公模式未明确说明，整体WLB预期较好。
工作模式未明确
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
70中等
推动金融领域的AI与大数据应用，提升投资效率与用户体验，具有一定的行业创新价值，但属于传统金融行业的数字化转型。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号harness the power of artificial intelligence and big data to enhance alpha generation、improve user experience
创新程度积极采用新技术
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