道富公司
Agentic Engineering Principal, VP
Agentic Engineering Principal, VP
发布于 3 小时前高层管理(VP/总经理/CEO)
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Aws Bedrock
Azure Ml
Mlops
Nlp
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外资金融巨头VP级AI技术管理岗，薪资丰厚、技术前沿，但跨国协作与合规要求带来一定挑战。
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
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
41 个在招
市场机会
选择适中
杭州 · 数据科学 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是道富公司杭州办公室的高级首席数据科学家（VP级别），负责领导AI技术服务的解决方案交付，支持全球顾问业务
你需要带领敏捷团队设计、开发并部署现代AI模型和算法，将金融数据转化为底层设计，同时负责团队管理和人才培养
最低要求
硕士及以上学历（最好是计算机科学、金融数学或金融工程专业），博士优先
年以上基础AI算法的实际编码经验，熟悉深度学习神经网络（如各种监督和无监督模型），以及自然语言处理和计算机视觉算法
年以上现代面向对象或函数式编程及设计经验（Python, Java），熟练使用AI代码生成工具（如GitHub Co-pilot/Cursor）
精通公有云开发环境及云原生产品，如Azure ML, Azure AI Foundry, Snowflake, Databricks Mosaic, 或 AWS Bedrock/Sagemaker
熟悉主要金融工具、参考数据、市场数据、投资和风险管理概念
英语和普通话流利
在跨国环境中具备出色的书面和口头沟通能力
结果导向，注重细节，态度坦诚
年以上资产管理经验
工作职责
领导一个小型敏捷团队，交付高效的AI解决方案，以满足快速变化的业务和客户需求，与全球团队合作执行全球项目，持续改进模型解决方案和AI最佳实践
采用各种现代AI工具设计和开发AI解决方案，颠覆传统AI开发方法，将整体生产力提高30%
开发、培训和管理多名数据科学家，确保他们的持续成长和发展，培养高绩效团队文化
成为现代AI工具、基础AI模型设计、开发和验证的主题专家，将金融数据和模型转化为数学和计算机科学级别的设计与实现
集成、定制和训练开源库中已知的AI模型和算法以解决金融问题，执行验证并修复错误
推动模型合理化、可重用性、可扩展性，并实施现代MLOps
编写关于问题陈述、假设、数据输入、方法论、实现框架和测试结果的模型规范
与外部模型验证组合作并实施上线所需的更改
支持AI微服务的IT集成、QA/UAT和部署，将模型和AI解决方案投入运营和产品化
支持与模型和算法相关的生产问题，包括开源库中使用的问题（如有）
优先资格
曾在金融机构担任数据科学家或有模型验证经验
在资产管理行业有风险和投资的先验管理经验
熟悉结构化和非结构化数据管理工具（如Snowflake, Databricks, PGVector, PostgreSQL, Hadoop等）
拥有特许金融分析师（CFA）或同等资格
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资顶尖金融机构平台，业务场景丰富且数据质量高，能接触到最前沿的AI技术在金融核心业务中的落地
- 需要平衡全球合规标准与敏捷交付，金融行业的模型验证和上线流程较为严格
- 跨国协作和时差可能带来一定的沟通成本
- 适合具备深厚金融工程背景、拥有丰富AI落地经验且渴望在顶尖外资金融机构带领技术团队的高级数据科学专家
缺点 / 挑战
- VP级别岗位，具备较高的行业认可度和薪酬回报
角色解读
- 从高级技术专家向AI业务线负责人或全球数据科学高管发展
- 在金融科技与AI交叉领域建立深厚的行业壁垒，未来可转向AI产品商业化或全球架构师角色
- 领导敏捷团队设计并交付AI解决方案，将金融数据转化为底层算法实现
- 负责现代AI工具的引入与MLOps体系建设，提升团队生产力
- 管理并培养数据科学家团队，确保模型的高质量交付与合规验证
- 具备12年以上Python/Java及深度学习、NLP、CV算法的扎实编码能力
- 精通Azure/AWS等公有云AI平台及大数据组件
- 拥有深厚的金融业务理解力（投资、风控）及跨国团队沟通能力
申请策略
- 准备全英文简历和面试，熟悉State Street的全球业务布局及近期在AI领域的战略投资
- 了解金融大模型（LLM）在投研和风控中的实际应用案例
- 突出在资产管理或金融机构的AI模型落地经验，特别是MLOps和模型验证流程
- 强调使用现代AI工具（如Copilot）提升团队效率的具体数据
- 展示跨文化团队管理和敏捷交付的成功案例
- 深入了解Azure AI Foundry或AWS Bedrock等最新云原生AI平台
- 复习金融衍生品定价、风险模型及相关的合规验证框架
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务痛点-技术方案-合规/验证-业务收益”的闭环
- 在技术问题上，结合金融场景（如风控、投研）说明算法选型的合理性
- 请分享一个你主导的从0到1的AI模型商业化或企业级平台落地案例
- 在金融合规要求下，你如何平衡AI模型的敏捷迭代与严格的模型验证流程？
- 你如何利用现代AI代码生成工具（如Copilot）将团队生产力提升30%？
- 请描述你如何将复杂的金融数据转化为数学和计算机科学层面的模型设计
- 准备2-3个深度的金融AI项目案例，涵盖数据处理、模型训练、MLOps部署及模型验证全流程
- 熟悉State Street的近期财报或AI战略新闻，准备全英文的技术与业务答辩
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活70
使命价值75
薪资福利
85较高
外资金融机构VP级别，薪资处于市场高位，福利体系完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：6千–10万/月）
福利待遇弹性工作生活支持、带薪志愿者日、员工网络
成长发展
80较高
岗位涉及前沿AI技术与金融业务的深度融合，提供全球视野和高级别管理职责，有利于个人在金融科技领域的长期发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Deep Learning、NLP、Computer Vision、Azure ML、Azure AI Foundry、Snowflake、Databricks、AWS Bedrock、MLOps
成长机会包容性发展机会、持续成长与发展
业务类型profit_center
工作生活
70中等
提及了灵活的工作生活支持和带薪志愿者日，但VP级别且需跨国协作，实际工作强度可能较大，具体办公模式未明确说明。
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）
工作生活平衡弹性工作生活支持
使命价值
75中等
在全球顶尖金融机构推动AI技术落地，赋能资产管理与风险管理，具有较高的行业价值和社会经济意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号帮助客户管理风险、应对挑战并推动业绩和盈利
创新程度积极采用新技术
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