道富公司
Senior AI Software Engineer, Officer
Senior AI Software Engineer, Officer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Spring Cloud
Tensorflow
微服务架构
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外企金融科技核心AI团队，技术栈前沿且成长空间大，薪资福利优厚，WLB较好。
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
4万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
64 个在招 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 430 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于道富公司战略级自动化与人工智能团队，负责构建企业级AI基础设施并开发端到端的AI与大数据解决方案
你将与数据科学家紧密合作，将AI技术应用于金融领域的投资、风险管理及运营优化，推动从构思到生产的全流程软件设计与落地
最低要求
计算机科学硕士学历，或具备3年以上相关领域工作经验
具备扎实的计算机科学基础，包括数据结构、算法和操作系统
拥有丰富的企业级系统软件工程经验，并有成功交付企业级应用的良好记录
具备2年以上现代面向对象或脚本编程经验，如Python、C++、Java、Shell等
具备1年以上基于主流技术（如Spring Cloud、gRPC/thrift、Kubernetes、Docker等）的微服务架构设计与实施经验
熟悉分布式技术，包括缓存、消息队列和NIO
熟悉结构化和非结构化数据的存储与管理系统，如Hadoop、MongoDB、PostgreSQL、Oracle
熟练使用GitHub、持续集成和部署（CI/CD）工具以及敏捷开发方法
具备高度的自我驱动力、积极的工作态度以及学习新事物的意愿
工作职责
参与人工智能软件设计，推动实施和故障排除，包括理解业务需求、编写程序、解决问题以及支持数据科学家/量化建模师
构建企业级人工智能基础设施，包括高性能计算（HPC）、服务网格（service mesh）等
与数据科学家合作，基于AI和大数据技术提供端到端的解决方案，为内部和外部客户解决实际问题
负责从构思到生产环境的软件设计、开发及生产支持
优先资格
熟悉Web前端技术（HTML、CSS、JavaScript、React）者优先
具备中大型资产管理公司的软件工程经验者优先
具备数据科学和机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Apache Spark / MLlib等）经验者优先
具备模型推理优化经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于金融科技与AI交叉的前沿领域，能够接触到资产管理、量化投资等核心金融业务场景，业务壁垒高
- 团队技术栈现代且全面，涵盖高性能计算、微服务、大数据及AI框架，有利于构建扎实的全栈AI工程能力
- 作为全球战略团队，有机会参与跨国协作，接触国际领先的金融AI应用实践
- 适合具备扎实后端工程能力、对AI落地和金融科技感兴趣，且希望在稳定环境中深耕技术的高级研发工程师
缺点 / 挑战
- 金融领域对系统的稳定性、合规性和准确性要求极高，生产环境的压力较大，故障排除需要快速响应
- 需要同时兼顾底层基础设施建设和上层业务需求，技术跨度大，对个人的学习能力和精力分配提出较高要求
角色解读
- 纵向可晋升为AI架构师或技术专家，主导更大规模的金融AI基础设施建设
- 横向可向AI产品经理或技术管理方向发展，结合金融业务场景推动AI技术的商业化落地
- 构建和维护企业级AI基础设施，包括高性能计算和服务网格，为AI模型提供底层算力与架构支持
- 与数据科学家和量化建模师紧密合作，将AI和大数据算法转化为可落地的端到端软件解决方案
- 负责AI软件从需求理解、架构设计、代码编写到生产环境部署及故障排除的全生命周期管理
- 扎实的计算机科学基础与后端开发能力，精通Python/C++/Java等语言，熟练掌握微服务架构（Spring Cloud, K8s, Docker）
- 熟悉分布式系统、消息队列及大数据存储技术（Hadoop, MongoDB等），具备处理海量结构化和非结构化数据的能力
- 了解AI/ML框架（TensorFlow, PyTorch）及模型推理优化，能够理解并支持数据科学家的算法落地需求
申请策略
- 在求职信中表达对外企文化和敏捷开发环境的适应力，同时展现对金融AI领域的强烈兴趣
- 突出在企业级微服务架构、分布式系统及高性能计算方面的实际项目经验，强调系统的高可用性和扩展性
- 详细列出与数据科学家合作将AI模型工程化、产品化的经历，特别是模型推理优化和端到端解决方案的落地
- 如果有资产管理或金融行业的背景，务必在简历中重点展示，这是该职位的强烈加分项
- 深入学习Kubernetes、服务网格（如Istio）等云原生技术，提升在复杂分布式环境下的基础设施构建能力
- 了解金融领域的基础知识（如阿尔法生成、量化模型基础），以便更好地与业务和数据科学团队沟通
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出“行动”中的技术选型思考和“结果”中的量化收益
- 对于跨团队协作问题，强调沟通机制、接口定义、以及工程化思维（如自动化测试、CI/CD）在保障交付质量中的作用
- 请描述一个你主导设计的企业级微服务架构项目，你是如何保证系统的高可用和可扩展性的？
- 在与数据科学家合作时，如果他们的模型在推理时性能不达标或资源消耗过大，你会如何排查和优化？
- 在分布式系统中，你是如何处理消息队列的数据一致性和缓存穿透/雪崩问题的？
- 你如何看待AI技术在资产管理或金融风险管理中的应用？请结合你的经验谈谈
- 复习分布式系统核心原理（如CAP定理、分布式锁、消息队列机制）及云原生技术栈（K8s, Docker）的底层逻辑
- 准备1-2个将AI模型从实验环境推向生产环境的完整案例，重点说明遇到的工程挑战及解决方案
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活75
使命价值70
薪资福利
80较高
作为高级技术岗位，薪资水平在杭州市场具有竞争力，且外企通常提供完善的福利体系和稳定的薪酬结构。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days、inclusive development opportunities
成长发展
85较高
岗位处于AI与金融交叉的前沿领域，技术栈现代且全面，能够接触到核心金融业务场景，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Java、Spring Cloud、Kubernetes、Docker、Hadoop、TensorFlow、PyTorch
成长机会inclusive development opportunities
业务类型profit_center
工作生活
75中等
JD提及提供灵活的工作生活支持，外企文化通常注重WLB，但具体工作强度需根据项目周期而定。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
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
利用AI提升金融领域运营效率和投资管理，具有较高的行业商业价值，但社会公益属性相对中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号harness the power of artificial intelligence and big data to enhance alpha generation、improve user experience and reduce cost of operation
创新程度积极采用新技术
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