道富公司
Software Developer (AI & Agentic Engineering), SrAssc
Software Developer (AI & Agentic Engineering), SrAssc
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公后端开发
后端开发
CI/CD
Generative Ai
Microsoft Copilot
Oracle Sql
Rest Apis
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
外资金融核心平台转型岗，技术栈现代且深度融合 AI 工程，WLB 文化良好，适合追求技术成长与稳健发展的后端开发者。
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
2.3万
比后端开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
28 个在招 · 其中后端开发 2 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于道富公司的 COMPASS 平台转型项目，主要负责企业级应用的设计、开发、测试与系统集成，推动业务从遗留系统向目标架构迁移
你将结合传统软件工程与 AI 赋能开发实践，利用生成式 AI 和智能工具提升交付效率，并与全球团队协作优化工作流
最低要求
技术技能：
具备 2-3 年软件开发经验
熟练掌握 Java、Spring Boot、REST APIs 和微服务架构
具备 Oracle SQL 和关系型数据库的使用经验
理解 API 集成、文件处理及企业级应用开发
熟悉 Git、CI/CD 流水线及敏捷（Agile）交付模式
AI 技能：
有使用 AI 编码助手（如 Microsoft Copilot 或 GitHub Copilot）的经验
理解生成式 AI 概念、提示词工程（prompt engineering）及 AI 赋能的软件开发
对应用 AI 工具提升工程生产力和业务流程有兴趣
软技能：
具备较强的分析和问题解决能力
具备良好的沟通能力和团队协作精神
愿意学习新技术和业务领域知识
工作职责
软件开发：
在 COMPASS 平台内设计、开发、测试和支持企业级应用
构建和维护 API、微服务、批处理和集成组件
参与敏捷开发活动，包括 Sprint 规划、开发、测试和缺陷修复
开发自动化单元测试、集成测试和回归测试
支持生产环境准备、发布活动及发布后的稳定工作
系统集成：
使用 API、消息传递、文件传输和云服务开发与内外部系统的集成
参与系统集成测试和端到端验证活动
排查并解决集成、数据和应用问题
支持新交易对手和业务工作流接入 COMPASS 平台
AI 赋能工程：
利用 Microsoft Copilot 和 AI 辅助开发工具提高交付效率
应用生成式 AI 进行代码生成、测试自动化、文档编写、故障排除和知识管理
开发和支持用于运营自动化、数据分析和流程优化的 AI 驱动解决方案
评估新兴 AI 技术并寻找提升开发者生产力的机会
质量与 DevOps：
贡献于 CI/CD 流水线和 DevOps 自动化
遵循安全 SDLC、编码标准和质量实践
参与同行代码审查和持续改进活动
支持监控、可观测性和性能优化工作
协作：
与业务分析师、产品负责人、架构师、QA 团队和运维团队紧密合作
与亚太、欧洲中东非和北美的全球团队协作
支持项目文档、技术设计评审和知识分享活动
优先资格
具备 AWS 和/或 Azure 云服务经验
具备金融服务、投资管理或交易处理平台的相关经验
了解 DevOps、可观测性及自动化测试工具
接触过生成式 AI 平台（如 Azure OpenAI、Copilot Studio）或 Agentic AI 解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与核心平台转型项目，能够积累大型企业级系统重构、微服务迁移及复杂系统集成的宝贵经验
- 职位前瞻性地将 AI 工具融入软件工程，有助于在生成式 AI 赋能开发这一前沿趋势中建立先发优势
- 依托全球化团队，能获得规范的敏捷开发实践、安全 SDLC 标准及跨文化协作经验
- 适合具备数年 Java 后端经验，对微服务架构有扎实基础，且对 AI 赋能开发有热情、希望在金融科技领域长期发展的求职者
缺点 / 挑战
- 遗留系统迁移和平台转型通常伴随较高的技术复杂度和业务理解门槛，需要快速掌握金融交易处理逻辑
- 需要同时兼顾传统后端开发与新兴 AI 工具的应用，对技术广度和持续学习能力提出了较高要求
角色解读
- 纵向可向高级软件工程师、技术专家或架构师方向发展，深入掌握分布式系统设计与金融级平台架构
- 横向可结合 AI 工程经验，转型为 AI 应用工程师或技术产品经理，探索生成式 AI 在金融业务中的深度落地
- 参与 COMPASS 平台转型项目，负责企业级应用的设计、开发、测试与微服务构建，推动业务从遗留系统向新架构迁移
- 开发和维护内外部系统集成，处理 API、消息传递及数据流转，确保新交易对手和工作流顺利接入
- 将生成式 AI 和智能编码助手（如 Copilot）融入日常开发流程，提升代码生成、测试自动化和文档编写的效率
- 扎实的 Java 后端开发基础，熟练掌握 Spring Boot、REST APIs 和微服务架构，具备 Oracle SQL 等关系型数据库操作能力
- 熟悉敏捷开发流程、Git 版本控制及 CI/CD 流水线，具备编写自动化测试和排查集成问题的能力
- 对 AI 赋能开发有实际经验或浓厚兴趣，了解生成式 AI 概念及提示词工程，能使用 AI 工具辅助编码和解决业务问题
申请策略
- 在求职信或面试中，展现你对 COMPASS 平台转型项目的理解，以及你如何利用 AI 工具解决实际工程痛点的思考
- 突出 Java/Spring Boot 微服务开发经验，特别是涉及系统重构、API 集成或遗留系统迁移的项目经历
- 详细列出使用 AI 编码助手（如 Copilot）或生成式 AI 工具提升开发效率、自动化测试的具体案例和成果
- 强调在敏捷团队中的协作经验，以及与跨地域/跨时区团队沟通配合的能力
- 深入学习 Azure OpenAI 或 Copilot Studio 等生成式 AI 平台的实际应用，补充提示词工程（Prompt Engineering）知识
- 了解金融服务或投资管理领域的基础业务逻辑，熟悉交易处理平台的基本概念
面试指南
- STAR 法则：针对项目经验问题，按照情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）结构化回答，突出个人贡献和量化成果
- 技术深度+业务价值：在回答技术问题时，不仅说明技术实现细节，还要强调该方案如何提升了系统性能、交付效率或业务价值
- 请分享一个你参与过的微服务架构设计或遗留系统迁移项目，你遇到了哪些技术挑战？
- 你平时如何使用 Microsoft Copilot 或 GitHub Copilot？请举例说明它如何提升了你的开发效率或代码质量
- 在进行内外部系统集成时，如何处理数据一致性和接口异常问题？
- 你对生成式 AI 在软件工程中的应用（如代码生成、测试自动化）有什么看法？
- 复习 Java 并发编程、Spring Boot 核心原理及微服务常见设计模式，准备复杂的系统排查或性能优化案例
- 提前了解道富公司的业务背景（如资产管理、交易处理）及 COMPASS 项目的公开信息，准备有深度的问题向面试官提问
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值65
薪资福利
75中等
该职位提供具备市场竞争力的薪资和完善的福利体系，整体薪酬回报处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days
成长发展
85较高
职位深度结合传统软件工程与前沿 AI 赋能开发，提供参与核心平台转型和全球团队协作的机会，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring Boot、REST APIs、Microservices、Oracle SQL、CI/CD、Microsoft Copilot、Generative AI、AWS、Azure OpenAI
成长机会inclusive development opportunities
业务类型cost_center
工作生活
70中等
JD 提及灵活的工作生活支持和带薪志愿者日，暗示了较好的 WLB 文化，但具体办公模式和加班情况未明确说明。
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flexible work-life support、paid volunteer days
使命价值
65中等
服务于全球机构投资者，助力管理风险与提升业绩，具备一定的行业社会价值，但属于金融后台支持，使命感相对中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号help them manage risk, respond to challenges, and drive performance and profitability
创新程度积极采用新技术
道富公司 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs