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AI & Data Solutions Architect
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AI & Data Solutions Architect

发布于 7 天前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 25.0–45.0万 · AI 参考估算
台北市
高级经验
本科
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Agentic Ai
Ai架构师
Azure Ai
Mlops/Llmops
Rag
向量数据库
大语言模型 (Llm)
数据治理
生成式Ai

值不值得投

80综合评分

综合评分 80

顶尖外企AI架构岗，聚焦生成式AI前沿技术，薪资优厚，技术成长性强，合规挑战并存。

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

35.0万

比AI算法中位数高

发布情况

正常在招 · 7 天前发布

职位详情

关于这个职位

作为保诚台湾数据与AI团队的技术权威，负责将业务需求转化为可扩展、安全且可持续的AI及数据解决方案架构

主导生成式AI、机器学习及数据平台的端到端技术设计与标准制定，确保方案符合企业级安全、治理及合规要求，并指导工程团队进行高效交付

最低要求

计算机科学、人工智能、数据科学、工程或信息技术等相关领域的学士或硕士学位

至少10年解决方案架构、企业架构、AI工程、数据架构或软件工程领域的工作经验
具备从概念到生产环境的企业级AI、生成式AI、机器学习或数据解决方案的设计与交付经验
深入掌握大语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）、智能体AI（Agentic AI）、向量搜索、模型API、云原生集成、API及现代数据架构
熟悉MLOps、LLMOps、模型评估、监控、网络安全、隐私保护及负责任AI（Responsible AI）
优秀的分析能力、沟通技巧及利益相关者管理能力，能够平衡战略方向与一线技术参与
精通英语和普通话，以便与当地及区域利益相关者协作

工作职责

AI & Data Solution Architecture*:

领导战略性AI、生成式AI、分析和数据解决方案的端到端架构和技术设计
将业务需求转化为符合企业技术、安全、数据和集团标准的实际架构
开发和维护参考架构、可重用模式、设计原则和架构文档
评估解决方案选项、依赖关系和技术权衡，并向利益相关者传达清晰的建议
提供从发现和概念验证到集成、生产和持续优化的架构监督
AI, Machine Learning & Generative AI*:
设计涉及机器学习、大语言模型、检索增强生成、自然语言处理和智能自动化的企业解决方案
定义智能体AI的模式，包括编排、记忆、工具集成、访问控制、监控和人工监督
指导模型、向量数据库、模型API、编排框架及构建-购买-合作伙伴方法的选择
建立接地、提示词管理、评估、内容安全、响应质量和模型生命周期管理的实践
Data & Platform Architecture*:
定义AI和分析解决方案的数据源、摄入、转换、存储、访问和集成需求
与数据基础和技术团队合作，设计可信的数据产品、API和可重用的平台服务
塑造PCALT的AI和数据平台路线图，包括沙箱、开发、测试、部署、监控和生产功能
基于业务价值、技术契合度、安全性、成本和运营可持续性评估新平台和工具
Engineering Standards & Delivery Enablement*:
建立AI SDLC、MLOps、LLMOps、测试、部署、监控、可观测性和生命周期管理的标准
向AI工程师、数据科学家、数据工程师和交付合作伙伴提供技术指导
进行架构和设计评审，解决复杂的集成和扩展性问题，并确保生产就绪
推广可重用组件、部署自动化、源代码控制、技术文档和规范的工程实践
Security, Governance & Responsible AI by Design*:
在解决方案设计的初始阶段嵌入安全、隐私、技术风险、模型治理和负责任AI的要求
与治理、风险、合规、法律和信息安全团队合作，评估和缓解技术及监管风险
定义身份、访问、敏感数据、审计日志、第三方连接、监控和人工审查的控制措施
支持治理评审、供应商评估、审计和监管问询，提供清晰的技术证据和文档
Business Engagement, Innovation & Technical Leadership*:
与业务、产品、数据与AI及技术利益相关者共同促进发现和解决方案设计研讨会
评估用例的价值、技术可行性、数据准备度、复杂性和风险，并支持商业案例开发
研究新兴的AI、数据和云技术，并在相关时推荐受控采用
担任首席数据与AI官的可信赖技术顾问，并在数据与AI社区提供指导
与集团团队和战略合作技术伙伴协作，同时向技术和非技术受众清晰传达复杂概念

优先资格

有Microsoft Azure、Azure OpenAI或Azure AI Foundry、Databricks、MLflow及相关AI框架的使用经验者优先

在保险、金融服务或其他受监管行业有经验，包括熟悉台湾地区法规要求者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 处于生成式AI前沿，接触最前沿的技术栈（LLM, Agentic AI）
  • 在大型跨国保险公司工作，资源稳定，项目影响力大
  • 明确的职业成长路径和技术领导力定位
  • 需平衡创新技术与严格的金融监管合规要求（如隐私、安全）
  • 跨部门沟通成本高，需协调业务、技术、风控等多方利益相关者
  • 适合拥有深厚技术背景、具备战略思维、擅长跨团队协作，且在AI领域有丰富实战经验的资深架构师

缺点 / 挑战

  • 年以上经验要求意味着极高的竞争压力

角色解读

  • 可向首席数据官（CDO）、首席技术官（CTO）或企业级AI战略总监方向发展，成为企业内部AI转型的核心领导者
  • 作为AI与数据解决方案的首席技术专家，负责将复杂的业务需求转化为可落地、安全且合规的AI系统架构
  • 需要深厚的AI/ML理论基础，特别是生成式AI、LLM、RAG及Agentic AI的最新技术应用
  • 精通云平台（如Azure）和数据平台（如Databricks）架构设计

申请策略

  • 准备具体的案例，说明如何在保证安全合规的前提下推动AI技术创新
  • 展现良好的双语沟通能力（中英）
  • 突出展示从概念到生产环境的完整AI项目交付经验
  • 强调在生成式AI、RAG或智能体方面的具体架构设计成果
  • 体现对金融/保险行业合规与安全标准的理解
  • 深化对Azure AI Foundry、Databricks等特定工具链的实操理解
  • 加强关于‘负责任AI’（Responsible AI）和模型治理的知识储备

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答
  • 重点突出技术决策背后的逻辑、风险评估过程以及最终带来的业务价值
  • 请分享一个你设计的复杂AI解决方案，你是如何平衡技术创新与业务需求的？
  • 在面对严格的金融监管要求时，你如何确保AI解决方案的安全性和合规性？
  • 你对Agentic AI的最新进展有何看法？在实际业务场景中如何应用？
  • 请描述一次你处理过的技术权衡（Trade-off）经历，最终是如何决策的？
  • 复习最新的AI架构模式（如RAG优化、Agent编排）
  • 了解保诚台湾近期的数字化转型动态

职位点评

薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75

薪资福利

85较高

作为已上市跨国巨头的高级技术岗位，薪资处于市场高位，福利体系完善，稳定性高。

薪资信号偏高 (2.5–45.0万/月)

成长发展

92较高

岗位直接涉及生成式AI、LLM等前沿技术领域，且处于公司AI转型的核心位置，技术成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Generative AI、Large Language Models、RAG、Agentic AI、Vector Search、MLOps、LLMOps、Azure AI Foundry、Databricks
业务类型profit_center

工作生活

60中等

作为高级架构师，工作强度可能较高，但JD未明确提及弹性工作制，需结合金融行业常态判断，可能存在一定压力。

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）

使命价值

75中等

在保险行业推动AI应用，有助于提升客户服务体验和运营效率，具有明确的社会价值和业务意义。

行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号partners for every life and protectors for every future、improve customer experience, distribution, operational effectiveness and decision-making
创新程度积极采用新技术

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