道富公司
Software Engineering & Development, AVP
Software Engineering & Development, AVP
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Agentic Ai
Autogen
Genai
Langgraph
Rag
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
外资金融巨头AVP级首席AI架构岗，前沿技术栈与高薪酬回报并存，适合追求技术深度与业务价值的资深专家。
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
6.5万
比架构师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
45 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 架构师 · 64 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是道富银行的助理副总裁（AVP）兼首席代理AI工程师，负责定义和构建企业级Agentic AI平台架构
你将领导设计生产级AI解决方案，支持投资绩效、研究和数据运营等核心业务，并制定工程标准与架构原则
这是一个兼具技术深度与战略视野的高级技术领导岗位
最低要求
计算机科学、人工智能、机器学习、软件工程、数据工程或相关专业的本科或硕士学历
年以上软件工程、平台工程、数据工程、解决方案架构或相关技术岗位经验
具备拥有或领导企业级Agentic AI或生成式AI架构和交付的成功经验
深入了解代理编排、规划、记忆、工具调用、评估、护栏、多代理系统和人机协同设计
具有使用LangGraph、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、Google ADK或类似技术的代理框架的实践经验
在Python、API、微服务、分布式系统、事件驱动设计和云原生工程方面经验丰富
具有使用向量数据库、知识图谱、本体、元数据和混合检索设计RAG和企业知识解决方案的经验
具有分布式数据平台和技术的经验，如Apache Spark、Apache Iceberg、Databricks、Kafka、Delta Lake、Snowflake或类似平台
具有在AWS、Google Cloud Platform和/或Microsoft Azure上架构平台和AI解决方案的经验
扎实理解Kubernetes、容器、基础设施即代码、CI/CD、可观测性、安全架构、数据治理和元数据管理
具备强大的战略和系统思维能力，在创新、可扩展性、可靠性、成本、安全和治理方面有良好的判断力
能够将业务目标转化为实用的平台能力和可执行的技术路线图
能够不单纯依赖正式职权来影响工程团队、架构师、治理职能和高级利益相关者
沟通清晰有效，能够向技术和非技术受众解释复杂的AI和数据概念
具有以交付为导向的动手心态，具备强烈的责任感、好奇心和对工程质量的承诺
工作职责
定义并拥有Agentic AI平台的端到端目标状态架构，包括提示工程、代理编排、记忆、工具集成、知识管理、多代理协作和人机协同模式
领导设计并实施针对投资绩效、投资研究、数据运营及相关业务工作流的战略性、生产级代理AI解决方案
建立代理AI开发和采用的架构原则、工程标准、可复用模式和护栏
定义基于Iceberg的Lakehouse的架构标准，包括表设计、分区、模式演进、元数据、性能和生命周期管理
使用检索增强生成（RAG）、向量搜索、知识图谱、本体、元数据和语义检索设计企业知识能力
审查平台、数据和解决方案设计，以确保符合架构原则、性能预期、安全要求和企业标准
与平台工程团队合作，使基础设施、身份和访问管理、安全、可观测性、CI/CD、AgentOps和LLMOps能力与架构意图保持一致
与企业架构、治理、风险和安全团队合作，满足访问控制、负责任的AI、合规和审计要求
发布并维护参考架构、设计指南、工程模式和架构决策记录
识别架构风险、技术债务和改进机会，并指导平台随时间的演进
指导高级工程师并影响多个工程和应用团队的技术方向
优先资格
具有金融服务、投资管理或其他大型受监管企业的经验优先
具备作为AI增强架构师的能力，使用GenAI工具加速解决方案设计、软件开发、文档编写和决策，同时保持架构判断和质量标准
了解负责任的AI、AI治理、模型风险、AgentOps、LLMOps和生产支持实践
能够领导跨越组织和地理边界的复杂技术计划
拥有相关的云、架构、数据或AI认证者优先（非必需）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于Agentic AI这一前沿技术赛道，能主导企业级AI平台从0到1或从1到N的架构演进
- 外资金融机构平台大，业务场景（投资研究、数据运营）复杂且极具价值，利于积累深厚的金融AI落地经验
- Agentic AI属于前沿探索领域，技术迭代极快，需持续保持高强度的学习与架构演进能力
- 在大型跨国金融机构中推动新技术落地，需应对严格的合规、安全、风控及跨部门协同阻力
- 适合具备10年以上深厚技术功底、有大型分布式系统或AI平台架构经验，且渴望在金融AI前沿领域发挥技术领导力的资深专家
缺点 / 挑战
- AVP职级及10年以上经验要求，意味着较高的行业认可度、薪酬回报及话语权
角色解读
- 向AI平台总监或首席架构师（Chief Architect）方向发展，主导更大规模的企业级AI战略
- 在金融科技与AI交叉领域建立深厚壁垒，成为行业稀缺的Agentic AI技术领袖
- 定义并主导企业级Agentic AI平台的端到端架构设计，涵盖代理编排、记忆、工具集成等核心模块
- 领导开发生产级AI解决方案，赋能投资绩效、研究和数据运营等核心金融业务
- 制定架构原则与工程标准，指导高级工程师并跨团队推动技术落地
- 精通Agentic AI/GenAI架构，熟练使用LangGraph、AutoGen等代理框架及RAG技术
- 具备深厚的分布式系统、云原生架构（AWS/Azure/GCP）及大数据平台（Iceberg/Spark）经验
- 拥有出色的技术领导力、跨部门沟通能力及金融/投资业务理解力
申请策略
- 了解道富银行的核心业务（如投资管理、托管）及AI战略，准备如何将Agentic AI具体应用于其业务场景的案例
- 准备好应对关于如何在严格监管环境下平衡AI创新与风险控制的面试问题
- 突出主导过的企业级AI/GenAI/Agentic AI平台架构设计经验，强调从0到1的落地成果
- 详细列举在LangGraph、AutoGen、RAG、知识图谱等具体技术栈上的深度实践与性能优化成果
- 展示在金融或大型受监管行业中的合规、安全架构设计及跨团队技术领导力
- 深入研究Agentic AI的最新进展，如多智能体协作、AgentOps、LLMOps及负责任的AI（Responsible AI）框架
- 巩固基于Iceberg的Lakehouse架构及云原生数据平台设计能力，确保AI与数据底座的无缝融合
面试指南
- STAR法则：情境（业务痛点）-> 任务（架构目标）-> 行动（技术选型、标准制定、跨部门协同）-> 结果（业务价值、性能指标）
- 架构权衡思维：在回答技术问题时，始终体现对成本、安全、可扩展性、合规性的综合考量
- 请分享一个你主导设计的Agentic AI或GenAI平台架构案例，遇到了哪些技术挑战及如何解决？
- 在金融等强监管行业，如何设计AI系统的护栏（Guardrails）以确保合规与数据安全？
- 如何评估和优化多智能体系统（Multi-agent systems）的性能与成本？
- 请描述你如何跨部门影响并推动一项重大技术架构决策的落地？
- 复习并梳理自己过往项目中的核心架构图，能够清晰讲解设计决策（ADR）及演进过程
- 了解State Street近期的AI战略和财报中关于技术投资的表述，结合其业务痛点准备解决方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值75
薪资福利
85较高
外资金融机构AVP级别，薪资处于市场高位，福利体系完善，但具体薪资数字未披露。
薪资信号未披露（AI估算：5千–8万/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days、inclusive development opportunities
成长发展
90较高
处于Agentic AI最前沿领域，主导企业级平台架构，技术成长与行业影响力极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、LangGraph、AutoGen、RAG、Apache Iceberg、AgentOps、LLMOps
成长机会inclusive development opportunities、Mentor senior engineers
业务类型profit_center
工作生活
70中等
JD提及灵活的工作生活支持和带薪志愿者日，但作为高级技术领导岗，工作强度与压力可能较大。
工作模式未明确
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 work-life support、paid volunteer days
使命价值
75中等
推动AI在金融核心业务中的落地，赋能机构投资者，具有较高的行业价值与社会经济意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号help them manage risk, respond to challenges, and drive performance and profitability、shaping the future
创新程度开拓性创新（行业首创）
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