道富公司
Agentic Engineering Principal, VP
Agentic Engineering Principal, VP
发布于 4 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Asset Management
Aws Bedrock
Azure Ml
Mlops
Nlp
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外资资管巨头VP级别、薪资福利优厚、前沿AI技术栈，适合追求高薪与技术管理双发展的资深人才。
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
30 个在招
市场机会
选择适中
杭州 · 数据科学 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是道富银行杭州办公室的高级数据科学家/副总裁，负责领导敏捷团队交付AI解决方案，支持全球顾问业务
需要结合深厚的金融资管行业经验与AI技术专长，推动AI平台架构设计、模型开发及MLOps落地，提升整体生产力
最低要求
硕士及以上学历（计算机科学、金融数学或金融工程专业优先），博士优先
年以上基础AI算法手写代码经验，熟悉深度学习神经网络（各类监督和无监督模型），熟悉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）
熟练使用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
具备出色的书面和口头沟通能力，能跨越多个国家与各级利益相关者进行沟通
结果导向，注重细节，态度坦诚
年以上资产管理行业经验
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，并持续改进模型解决方案和AI最佳实践
采用各种现代AI工具来设计和开发AI解决方案，颠覆传统的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、开发和验证的领域专家，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
与外部模型验证团队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
支持模型和算法相关的生产问题，包括开源库中使用的问题
优先资格
曾在金融机构担任数据科学家或具有模型验证经验
在资产管理行业具有风险和投资管理经验
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
- 头部金融机构平台，接触全球领先的资管业务与前沿AI技术
- VP级别起点高，具备跨国团队协作与全球化视野
- 技术栈现代，涵盖大模型、云原生及MLOps
- 需要平衡技术深度与金融业务合规性，模型验证与上线流程严格
- 跨国沟通与多时区协作对精力和语言能力要求高
- 需同时兼顾团队管理与一线技术攻坚
- 具备深厚金融资管背景与扎实AI技术功底，渴望在跨国金融机构担任技术管理角色的资深数据科学家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从高级技术专家向AI业务线负责人或数据科学总监发展
- 在跨国金融机构中积累全球视野，主导企业级AI平台战略
- 领导敏捷团队交付AI解决方案，支持全球顾问业务
- 负责AI架构设计、模型开发及MLOps落地
- 将金融数据转化为数学和计算机科学级别的AI模型实现
- 年以上AI算法与Python/Java编程经验，熟悉深度学习、NLP及CV
- 熟练使用Azure/AWS等公有云AI平台及MLOps工具
- 具备深厚的资产管理与金融风险管理知识
申请策略
- 准备全英文面试，展示跨文化沟通能力
- 了解道富银行的全球业务布局及杭州团队在全球架构中的定位
- 突出12年以上AI算法落地经验及金融/资管行业背景
- 展示使用现代云原生工具和MLOps提升生产力的具体案例
- 强调团队管理与跨国协作经验
- 深入了解金融机构的模型验证与合规流程
- 熟悉最新的Agentic AI及大模型在金融场景的应用
面试指南
- STAR法则：情境（金融业务痛点）- 任务（AI解决方案目标）- 行动（技术选型、团队管理、合规验证）- 结果（生产力提升、业务价值）
- 请分享一个你主导的将传统AI开发方法颠覆并提升30%生产力的案例
- 在金融资管场景下，如何平衡AI模型的创新性与合规验证要求？
- 你如何管理并培养一个小型敏捷数据科学团队？
- 请描述你使用Azure ML或AWS Bedrock等云原生工具进行MLOps落地的经验
- 复习深度学习、NLP/CV基础及最新大模型技术
- 准备金融工程与风险管理相关的专业知识
- 了解道富银行的最新财报与AI战略
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
该职位为VP级别技术管理岗，薪资福利体系完善，整体薪酬处于市场高位。
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
80较高
提供包容性的发展机会，接触前沿AI技术与全球业务，但JD未明确提及具体的晋升通道或导师制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Azure ML、Snowflake、Databricks、AWS Bedrock、Deep Learning、NLP、Computer Vision、MLOps、GitHub Co-pilot
成长机会inclusive development opportunities
业务类型profit_center
工作生活
70中等
提及灵活的工作与生活支持，但VP级别及跨国协作可能带来一定的工作强度与时间压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
工作生活平衡flexible work-life support
使命价值
75中等
资管行业属于稳定成熟行业，通过AI技术提升金融服务效率，具有一定的社会价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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