Senior Data Platform and Agentic Engineering Principal, VP

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深化AI代理与数据平台领域，成为首席架构师或CTO
• 管理路线：晋升为更高级别的副总裁或执行董事，负责更大规模的全球团队
• 行业跨界：凭借金融+AI复合背景，可转向金融科技初创公司担任技术高管
• 负责数据平台的整体架构设计与工程交付，确保平台支持OLAP、OLTP及近实时负载
• 设计并实施AI代理工作流，包括多代理协作、人机协同及代理化平台组件
• 领导敏捷工程团队，制定技术路线图并推动跨地区协作项目
• 定义并监控平台的可观测性、安全与治理策略，保障AI代理的合规运行
• 精通数据平台架构（Snowflake/Databricks）及编程（Python/SQL），具备云原生能力
• 深入理解LLMOps与代理基础设施，熟悉A2A、MCP等代理协议
• 拥有金融服务业15年以上经验，擅长非结构化数据处理
• 具备卓越的领导力、跨文化沟通能力及战略思维

申请策略

• 在求职信或面试中强调对投资管理业务的兴趣，以及如何用AI提升决策效率
• 准备一个关于数据平台与AI融合的愿景陈述，展现战略眼光
• 突出数据平台架构设计案例，特别是多负载兼容、云原生及AI集成经验
• 详细描述主导过的多代理工作流或LLMOps项目实施，量化成果
• 强调金融服务业从业年限及领导大型工程团队的成就
• 列出熟悉的技术栈（Snowflake, Databricks, AWS/GCP/Azure, Python, SQL等）
• 若缺少代理协议经验，可学习MCP、A2A等标准并参与开源项目
• 补充非结构化数据处理实践，如NLP或文档解析相关项目

面试指南

• STAR法则：针对行为问题，描述情境、任务、行动和结果，突出技术深度和领导力
• 技术问题：先阐述原理，再结合实战经验，最后给出优化建议，展现系统性思考
• 战略问题：从业务价值出发，提出分阶段实施方案，并考虑风险与合规
• 请描述您设计并实施过的一个多代理工作流系统，包括架构选择和遇到的挑战
• 如何确保数据平台同时支持OLAP、OLTP和近实时负载？请举例说明
• 在金融服务业中，实施LLMOps时需要考虑哪些合规与安全因素？
• 您如何领导一个跨时区、跨文化的工程团队？请分享一个具体案例
• 谈谈您对Agentic AI在资产管理领域应用潜力的看法