道富公司
Data Platform Engineering-Senior Principal, VP
Data Platform Engineering-Senior Principal, VP
发布于 2 小时前高层管理(VP/总经理/CEO)
全职员工仅现场办公数据架构
数据架构
Agentic Ai
Data Platform
Llmops
Multi-Agent Workflows
Sql
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
高级技术领袖岗位，技术栈极具前瞻性（Agentic AI/LLMOps），薪资福利优厚，适合追求技术深度与全球化视野的资深架构师。
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
8万
比数据架构中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
8 个在招
市场机会
选择不多
杭州 · 数据架构 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责道富杭州办公室的数据平台与AI智能体（Agentic AI）架构设计与工程交付
你需要带领敏捷团队，构建支持OLAP/OLTP及实时工作负载的现代数据平台，并设计多智能体工作流以赋能投资管理业务
最低要求
计算机科学或相关工程学科硕士学位
年以上金融服务行业技术经验，包括高级工程领导经验
具备设计和实施多智能体工作流的实践经验，包括人在回路（human-in-the-loop）指挥中心模式和/或半自主智能体工作流
具备设计和实施支持OLAP、OLTP和近实时工作负载的现代开放架构数据平台的实践经验
在架构和实施企业级LLMOps和智能体基础设施管道方面拥有丰富经验，包括网络、存储、安全、FinOps和容量规划，并采用跨主要公有云提供商（如AWS、GCP、Azure）的云无关方法
熟练掌握现代数据平台（如Snowflake、Databricks）和编程语言（如Python、SQL）
熟悉AI辅助开发工具（如Anthropic Code、GitHub Copilot、Codex）
年以上处理非结构化数据源（如销售笔记、13F文件、新闻、社交媒体）的经验
具备出色的书面和口头沟通能力，能够跨地域影响和对齐利益相关者
具备交付成果的能力，注重细节，判断力好，作风直接、具有建设性
工作职责
领导敏捷数据与智能体工程团队，交付可扩展的解决方案，以满足不断变化的业务和客户需求
与全球团队合作，执行跨境倡议，并不断加强工程标准和最佳实践
指导和培养工程师，营造持续学习、问责和高绩效的文化
定义并负责平台的智能体架构和实施，包括智能体工作流
平台组件的智能体化
数据源和分发智能体
以及AI智能体的治理、注册、安全、可观测性和监控
设计并领导核心数据平台能力的实施，包括摄取和消费模式
工作负载平衡
主数据管理
目录同步
以及OLTP/OLAP集成
优先资格
曾在金融机构担任数据平台架构师
具备实施结构化和非结构化数据管理模式和工具的经验
完成CFA二级（或同等认证）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent与数据平台结合的最前沿，技术栈极具前瞻性（Agentic AI, LLMOps）
- 依托道富全球平台，能参与跨境金融级核心系统建设，履历含金量极高
- 要求15年以上经验且需具备hands-on能力，技术深度与管理广度要求极高
- 需协调全球团队，跨时区、跨文化沟通与对齐成本较大
- 适合在金融IT领域深耕多年、具备扎实数据架构功底且对AI Agent前沿技术有强烈热情的资深技术专家或技术管理者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 作为VP级别的技术领袖，未来可向更高级别的技术高管（如SVP、CTO）发展
- 或在集团内负责更大范围的全球数据与AI战略，成为行业内的顶尖技术专家
- 负责道富杭州办公室现代数据平台与AI智能体（Agentic AI）的整体架构设计与工程交付
- 带领敏捷团队构建支持OLAP/OLTP及实时工作负载的数据底座，并设计多智能体工作流以赋能投资管理业务
- 需要15年以上金融IT经验，精通Snowflake/Databricks等现代数据平台及Python/SQL
- 具备多智能体工作流设计、LLMOps及跨云（AWS/GCP/Azure）基础设施架构的深厚实战经验
申请策略
- 了解道富在投资管理领域的业务痛点，准备如何用Agentic AI解决实际业务场景（如非结构化数据处理、自动化研报生成等）的案例
- 突出在金融机构主导大型数据平台架构设计的成功案例，以及从0到1落地多智能体工作流或LLMOps的实战经验
- 强调跨地域团队协作与高级工程领导力，展示如何统一工程标准并推动最佳实践
- 深入理解A2A、MCP等智能体协议，熟悉Anthropic Code等AI辅助开发工具
- 提升在FinOps和云原生架构方面的规划能力，确保AI基础设施的成本与效能最优
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-落地成果”
- 在AI相关问题上，强调“安全、合规、可观测”在金融场景中的核心地位，展现严谨的工程思维
- 请分享一个你主导设计的现代数据平台架构案例，如何解决OLAP/OLTP集成与实时工作负载的平衡？
- 在设计多智能体工作流时，你如何确保AI智能体的治理、安全性和可观测性？
- 面对跨地域的全球团队，你如何统一工程标准并推动最佳实践的落地？
- 针对金融行业的非结构化数据（如13F文件、新闻），你如何利用AI Agent进行高效处理和价值挖掘？
- 复习主流数据平台（Snowflake/Databricks）的底层原理及LLMOps最佳实践
- 了解道富近期的AI战略及金融行业的Agentic AI应用趋势，准备相关的行业洞察
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活75
使命价值70
薪资福利
85较高
职位为高级技术管理岗，薪资水平处于市场高位，且提供灵活的工作生活支持和带薪志愿者日等福利。
薪资信号未披露（AI估算：6千–10万/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days
成长发展
90较高
岗位涉及Agentic AI、LLMOps等最前沿技术，且作为VP级别能主导全球跨境项目，技术视野与领导力成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、LLMOps、Multi-agent workflows、Snowflake、Databricks、Python、AWS、GCP、Azure
成长机会inclusive development opportunities
业务类型profit_center
工作生活
75中等
职位明确提及提供灵活的工作生活支持，通常工作节奏相对合理，但VP级别及跨境协作可能带来一定的时区沟通压力。
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
职位服务于全球机构投资者，帮助管理风险和驱动业绩，具有较高的行业专业价值，但属于传统金融IT领域，社会直接影响力相对中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号help them manage risk, respond to challenges, and drive performance and profitability
创新程度积极采用新技术
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