道富公司
Data Platform Engineering-Senior Principal, VP
Data Platform Engineering-Senior 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架构师
架构师
A2A
Agentic Ai
Data Platform
Llmops
Mcp
Multi-Agent Workflows
Sql
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
高级数据与AI架构领袖，技术栈极具前瞻性，薪酬丰厚，适合追求技术深度与全球化视野的资深专家。
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
比架构师中位数高
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
选择面较广
杭州 · 架构师 · 62 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数据平台与智能体工程首席专家（副总裁），负责现代数据平台架构、智能体AI能力的工程交付与卓越运营
你需要带领敏捷团队，设计并实施多智能体工作流、核心数据平台能力，并与全球团队合作推动跨境项目，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际操作经验，包括人在回路指挥中心模式和/或半自动智能体工作流
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际操作经验
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，并在主要公有云提供商（如AWS、GCP、Azure）中采用云无关方法
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
出色的书面和口头沟通能力，能够跨地域影响和协调利益相关者
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
领导敏捷的数据和智能体工程团队，交付可扩展的解决方案，以满足不断发展的业务和客户需求
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，培养持续学习、问责和高绩效的文化
定义并拥有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
数据采购和分发智能体
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
- 提供全球化视野和跨境项目合作机会，能够与全球顶尖团队共同制定工程标准
- 跨时区、跨地域的全球团队协作对沟通、项目管理和文化包容能力要求极高
- 适合在金融或大型科技领域有深厚数据架构经验，对AI Agent和LLMOps有深入实战，且具备优秀跨国团队领导力的高级技术专家
缺点 / 挑战
- 处于金融AI与智能体工作流的最前沿，技术栈极具前瞻性和挑战性，能接触到最新的Agentic AI技术
- VP级别职位，具备较高的行业认可度、薪酬回报及完善的福利体系
- 需要平衡前沿AI技术探索与金融级系统的稳定性、安全合规要求，技术决策压力大
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）或全球数据/AI战略负责人方向发展
- 在金融AI与智能体架构这一前沿领域积累深厚的行业壁垒，成为该细分领域的顶尖专家
- 负责现代数据平台及智能体AI能力的整体架构设计与工程交付，确保系统的高可用性与可扩展性
- 带领敏捷团队开发多智能体工作流及核心数据平台功能，推动AI技术在投资管理业务中的落地
- 与全球团队协作，制定并推广工程标准与最佳实践，确保跨境项目的高效执行
- 具备深厚的数据平台架构设计能力，精通OLAP/OLTP及现代数据栈（如Snowflake、Databricks）
- 拥有多智能体工作流、LLMOps基础设施及非结构化数据处理的实战经验
- 出色的跨地域沟通能力与高级工程团队领导力，能够影响并协调全球利益相关者
申请策略
- 准备能够体现半自动智能体工作流或数据采购/分发智能体的具体架构设计案例
- 了解道富投资管理的业务背景及其对数据/AI的具体诉求，展现对业务的深刻理解
- 突出在金融机构或大型企业中主导现代数据平台架构设计的成功案例，强调OLAP/OLTP及近实时工作负载的处理能力
- 详细展示多智能体工作流、LLMOps及非结构化数据处理的实战项目，体现对Agentic AI的深刻理解
- 强调带领敏捷团队、跨地域协作以及培养高绩效工程文化的领导经验
- 深入了解A2A、MCP等智能体协议及最新AI Agent框架，掌握人在回路指挥中心模式的设计
- 复习并强化金融级数据治理、安全合规及FinOps相关知识，确保架构设计符合行业监管要求
面试指南
- 采用STAR原则，重点突出架构设计的思考过程、技术选型的权衡（Trade-off），以及最终带来的业务价值
- 在合规问题上，强调“安全左移”、自动化治理机制以及FinOps在容量规划中的应用
- 请分享一个您主导设计的多智能体工作流或LLMOps基础设施的复杂案例，遇到了哪些挑战？
- 在金融行业中，如何平衡AI智能体的创新应用与数据治理、安全合规的要求？
- 您如何领导跨地域的敏捷团队，确保工程标准和最佳实践的全球一致性？
- 针对非结构化数据（如13F文件、新闻），您如何设计数据摄取和消费模式？
- 深入研究Agentic AI、MCP协议及主流数据平台（Snowflake/Databricks）的最新特性与架构模式
- 准备几个能够展现高级工程领导力和跨文化沟通能力的具体故事，体现直接且具建设性的沟通风格
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值75
薪资福利
85较高
作为高级管理级别岗位，薪资和福利处于市场高位，且提供完善的福利体系。
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、inclusive development opportunities
成长发展
90较高
岗位涉及最前沿的智能体AI和LLMOps技术，且处于全球领先的金融平台，技术成长与行业视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、Multi-agent workflows、LLMOps、Snowflake、Databricks、Python、A2A、MCP
成长机会inclusive development opportunities、continuous learning
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
提及了灵活的工作生活支持，但作为高级管理级别且需全球协作，实际工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
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
75中等
赋能投资管理业务，推动金融行业的AI转型，具有较高的行业影响力和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号shaping the future
创新程度开拓性创新（行业首创）
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