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Software Developer (AI & Agentic Engineering)
立即应聘

Software Developer (AI & Agentic Engineering)

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Agentic Engineering
CI/CD
Llm
Openai
Rbac
Restful Api

AI 估算 · 20k–35k

外资金融科技，AI方向，杭州薪资中等偏上，考虑岗位稀缺性。

职位详情

关于这个职位

这是道富公司杭州研发中心的一个软件开发工程师职位，专注于AI与智能体工程

你将负责设计并实现企业级Agentic工作流，集成AI/LLM能力，基于AWS构建云原生后端服务
适合有2年以上后端开发经验，熟悉云和AI技术，希望在金融科技领域深入发展的工程师

最低要求

计算机科学、软件工程、信息技术或相关技术专业的学士或硕士学位

\n• 学士学位并具有2年以上信息技术及资产管理行业经验
\n• 作为主要开发人员参与复杂多年平台项目从架构设计到生产交付的经验
\n• 具备资产管理或更广泛的金融服务行业经验，了解运营工作流、监管约束和审计要求
\n• 有应用AI技术的实际经验（包括大语言模型、AI辅助开发、智能自动化），并交付生产级解决方案
\n• 强大的产品思维，能将业务需求转化为用户友好的技术方案，平衡创新与务实
\n• 能主动尝试新想法，端到端交付（从概念到可用软件），动手能力强
\n• 深入设计构建工作流/编排引擎、流程自动化平台或规则驱动执行系统的经验
\n• 熟练的RESTful API设计、微服务架构和企业级后端系统设计能力
\n• 熟练使用关系数据库（首选PostgreSQL）、数据建模、SQL
熟悉Redis缓存和消息队列
\n• 熟练使用AWS服务（ECS/EKS、S3、RDS、Lambda、SQS、Secrets Manager、CloudWatch等）
\n• 实际将AI/LLM技术（OpenAI、LangChain等）集成到生产系统（智能自动化、数据提取）
\n• 深刻理解企业安全、RBAC、审计日志和金融服务业的合规要求
\n• 能独立处理模糊、全新问题，端到端交付，强调实用和迭代
\n• 熟练使用CI/CD工具、容器化（Docker）和DevOps最佳实践
\n• 出色的解决问题能力，积极进取，主动创新
\n• 对AI代理和工程有深刻理解
\n• 热衷学习新技能，尤其是快速发展的AI和新兴技术
\n• 适应全球分布式团队，能根据需要调整时区
\n• 强大的团队合作精神
\n• 较强的英语沟通能力（口头和书面）
\n• 专注于交付高质量服务
\n• 能在高压和时间敏感的环境中工作

工作职责

担任Agentic Engineering工作流的主要开发人员，负责从初始到交付的端到端设计、开发和交付

\n• 构建具有明确定义RESTful API面的健壮后端
与React/Photon前端团队集成，确保关注点分离和可维护的API契约
\n• 将AI/LLM能力集成到平台中，包括从电子邮件和附件中智能提取数据、自然语言流程配置辅助以及AI驱动的质量审查步骤
\n• 在工程生命周期中采用AI——从产品设计、功能分析、代码生成、单元测试甚至自动化测试，到应用机器学习和智能自动化解决复杂业务问题并交付智能产品功能
\n• 交付AI Agent解决方案和领域特定技能——设计自主、目标驱动的Agent，与企业系统集成，编排多步工作流，并向跨业务领域的最终用户提供可操作的情报
\n• 实施企业级安全控制，包括基于角色的访问控制（RBAC）、部门级数据隔离、用于角色请求的SailPoint集成，以及用于凭据管理的AWS Secrets Manager集成
\n• 在AWS（ECS/EKS、S3、RDS/PostgreSQL、Redis、SQS）上建立和维护云基础设施，重点保证高可用性、自动扩展和操作可观测性
\n• 定义并强制执行工程标准，包括代码质量、CI/CD管道设计、文档即代码文档实践以及跨平台代码库的测试实践
\n• 预测、监控、管理并报告所有风险和合规问题、违规及可疑活动
\n• 按照风险卓越原则行事，并以符合Way Ahead基础的方式成为道德行为和决策的榜样

优先资格

金融、经济学或金融工程背景（加分项）

\n• AWS认证（Cloud Practitioner或更高）优先
AWS Developer或Solutions Architect认证加分

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 工作内容涉及企业级系统，成就感高
  • 公司重视创新，提供灵活工作生活支持和带薪志愿者假等福利
  • 金融行业合规要求严格，开发复杂度高
  • 需适应全球分布式团队和时区差异
  • 适合有后端和云经验，对AI Agent感兴趣，且能适应金融行业高标准的技术人员

缺点 / 挑战

  • 依托跨国金融机构平台，技术栈前沿（AI、云原生），挑战性强
  • 工作环境可能压力较大（JD明确提到high pressured）

角色解读

  • 从技术专家向架构师或AI工程负责人发展
  • 可深入金融科技领域，成为资管行业AI解决方案专家
  • 有机会跨全球团队协作，提升技术领导力
  • 负责企业级Agentic Engineering工作流的端到端设计与开发，包括后端服务、RESTful API、AI集成和AWS云基础设施
  • 整合AI/LLM能力实现智能数据提取、自然语言配置辅助和AI驱动的质量审查
  • 构建自主AI Agent并编排多步工作流，解决资产管理行业的实际问题
  • 维护高可用、自动扩展的云架构，并确保安全合规
  • 扎实的后端开发能力，精通RESTful API设计、微服务和关系数据库（PostgreSQL）
  • 熟悉AWS云服务（ECS/EKS、S3、RDS、Lambda等）和DevOps实践
  • 有AI/LLM集成经验，如OpenAI、LangChain，理解Agent架构
  • 理解企业安全与合规（RBAC、审计），能独立交付端到端解决方案

申请策略

  • 了解State Street的技术定位和业务方向，在申请中强调对数字化转型的热情
  • 准备好展示你如何独立解决模糊问题，并突出迭代交付的能力
  • 突出你端到端交付项目的经验，特别是作为主要开发者的经历
  • 强调AI/LLM集成实际案例，如智能化产品落地
  • 展示AWS架构和运维能力，以及安全合规意识
  • 量化项目成果，例如性能提升、自动化效率等
  • 深入学习LangChain、Agent框架和大语言模型应用，构建个人项目
  • 补齐AWS相关认证（如Developer或Solutions Architect）

面试指南

  • 使用STAR法则回答行为问题，突出角色、行动和结果
  • 技术问题从需求、设计、权衡、实施、验证逐步阐述
  • 强调安全性和合规性，展现金融行业意识
  • 描述一次你设计并实现一个复杂后端服务的经历
  • 你如何确保RESTful API的清晰和可维护？
  • 在集成LLM到生产系统时你遇到过哪些挑战？如何解决？
  • 如何在金融系统中实现RBAC和数据隔离？
  • 如何处理跨时区的团队协作？

职位点评

71
综合评分

外资金融科技，前沿AI Agent开发，薪资中上，但工作压力较大。

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。

更适合这类人
适合追求技术成长和前沿AI应用，能够接受一定工作压力的求职者。
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55
使命价值70

薪资福利

70中等

薪资处于市场中等偏上水平，公司为大型跨国企业，福利相对完善，但JD未提及具体薪资和详细福利，补偿性激励中等。

薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
福利待遇灵活的工作生活支持、带薪志愿者假、活跃的员工网络

成长发展

85较高

职位涉及前沿AI技术（Agentic Engineering）、云原生架构，并提供全球协作机会，对技能成长和职业发展有较强促进作用。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AWS、RESTful API、PostgreSQL、Docker、CI/CD、OpenAI、LangChain、LLM、RBAC
成长机会包容性发展机会、学习新技能的热情
业务类型ambiguous

工作生活

55较低

公司宣传灵活工作生活支持，但职位要求适应全球时区并能在高压力环境工作，工作生活平衡可能一般。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
工作生活平衡灵活的工作生活支持

使命价值

70中等

该职位为资产管理行业提供技术解决方案，推动数字化转型，有一定使命感，但主要面向商业利益，社会价值中性。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号帮客户管理风险、推动数字化转型
创新程度积极采用新技术

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