花旗金融
Senior Data Analytics Developer - Vice President
Senior Data Analytics Developer - Vice President
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Ai Agents
Llm
Sql
金融数据
值不值得投
65综合评分
综合评分 65
资深金融数据工程岗，技术栈现代、AI工具多，但现场办公和早盘支持带来WLB压力。
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
9.0万
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 140 个在招 · 其中数据工程 2 个
市场机会
选择适中
香港特别行政区 · 数据工程 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是花旗Prime Services Technology的高级个人贡献者，负责用Python（必要时Java）设计、构建和维护金融数据分析应用与数据管道，覆盖订单、执行、交易处理和持仓等交易生命周期数据
你将与量化分析师和业务团队合作构建数据源集成、数据质量方案和分析工具，并支持亚洲早盘批处理与全球生产运营
最低要求
经验：
–10年银行或金融服务领域的软件工程、数据工程或数据分析经验
具备扎实的动手工程背景，能够作为个人贡献者设计、构建并维护生产级数据系统
有使用现代AI辅助开发和测试工具（如GitHub Copilot、Devin、Claude或同类工具）提升工程效率与代码质量的实践
有构建或参与AI驱动代理（尤其是监控、告警或工作流自动化）经验者优先
具备扎实的Markets金融数据业务知识，尤其是订单、执行、交易处理、持仓管理及相关交易生命周期数据
有Prime Services/Prime Brokerage背景者优先
有与量化分析师和业务干系人直接合作、将需求转化为技术方案的经验
有支持全球生产环境的经验，包括非工作时间批处理和运营支持
技术技能：
编程语言：精通Python，用于构建数据管道、分析工具和生产应用
具备Java知识者优先，以配合现有JVM服务
数据平台（加分）：熟悉Trino/Starburst等data mesh技术、对象存储（S3）、分布式流处理（Kafka）和大规模数据处理框架（Spark）者高度优先
AI开发与工具：熟练使用现代AI辅助编码与测试工具（GitHub Copilot、Devin、Claude或同等工具）
有设计和构建用于监控、告警等运营场景的LLM驱动或代理式解决方案的实践经验
数据集成：扎实掌握企业级和开源数据摄取与分发框架
金融数据域：深入理解Markets金融数据——订单、执行、交易处理、持仓管理、P&L、风险及参考数据
分布式系统：有Kafka等分布式消息系统及Gemfire/Redis等分布式缓存服务经验
数据库技术：精通SQL及各类关系型和NoSQL数据库管理系统
批处理：有设计和管理批处理作业、调度器及工作流编排工具的经验
数据质量：有数据质量框架、验证技术和修复策略经验
DevOps与CI/CD：熟悉CI/CD流水线、容器化和部署自动化
数据平台架构：有构建和维护数据湖、数据仓库及分析平台（本地和/或云）经验者优先
数据可视化：有实施数据可视化工具和平台用于分析与报表经验者优先
沟通与人际技能：
优秀的口头和书面沟通能力，能向业务和高管受众清晰阐述技术概念
能与量化分析师和业务SME合作，理解复杂数据需求
能与多元化、全球分布式团队高效互动和协作
能在压力下工作，推动讨论并对团队会议做出建设性贡献
具备较强外交技巧，在业务与技术干系人之间交换复杂信息
学历：
学士/大学学位或同等经验，计算机科学、信息系统、数学、统计、工程或相关量化领域优先
相关领域硕士或高级认证优先
工作职责
动手工程与开发：
设计、开发并维护数据分析和数据管道应用，以Python为主
在现有服务和集成中酌情使用Java
积极利用AI辅助开发工具（如GitHub Copilot、Devin、Claude）加速工程交付、提升代码质量并推动创新
参与设计和开发AI驱动的监控代理，增强运营可见性并自动化常规生产工作流
构建并优化数据源集成，从Prime Services和Markets Technology内的多个平台摄取数据
开发分析工具和仪表盘，使业务用户和量化分析师能够从金融数据中获取可执行洞察
编写生产级、经过充分测试且可维护的代码
参与代码审查并维护工程最佳实践
为处理大量订单、执行、交易和持仓数据设计可扩展的数据解决方案
实施并维护批处理作业和自动化工作流，用于数据转换和分发
排查并解决数据平台栈中的复杂技术问题
利用现代数据平台技术——包括data mesh架构（Trino/Starburst）、对象存储（S3）、分布式流处理（Kafka）和大规模数据处理（Spark）——构建高性能、可扩展的解决方案
生产支持与全球运营：
支持亚洲早盘时段运行的生产流程和批处理作业，确保及时执行并快速解决问题
与美国和英国全球团队协调，确保无缝交接和运营连续性
参与关键数据管道的监控、告警和事件响应流程
推动根本原因分析，并为生产问题实施永久修复
为数据关键流程的运营韧性和业务连续性做出贡献
业务合作与需求收集：
与关键业务SME和量化分析师紧密合作，深入理解其关键数据和分析需求
收集并将复杂业务需求转化为清晰的技术规格和可执行的工程方案
识别多个业务需求中的数据需求模式，并通过高效、可复用的方案加以解决
与需要Prime Services数据的其他Markets团队合作，确保无缝数据共享与协作
支持分析和报表用数据可视化工具与平台的实施
数据源与质量：
参与数据源工作，整合Prime Services和Markets Technology内多个平台的数据
确保所有分析输出的准确性、完整性和及时性
实施并监控数据质量规则、验证框架和修复流程
维护分析管道的元数据和数据血缘文档
遵守企业数据标准和监管要求
优先资格
有构建或参与AI驱动代理（尤其监控、告警、工作流自动化）经验者优先
有Prime Services/Prime Brokerage背景者优先
具备Java知识者优先，以配合现有JVM服务
熟悉Trino/Starburst、S3、Kafka、Spark等数据平台技术者高度优先
有数据湖、数据仓库及分析平台（本地和/或云）构建维护经验者优先
有数据可视化工具和平台实施经验者优先
相关领域硕士或高级认证优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台与业务域强：花旗Prime Services覆盖Prime Brokerage、Delta One、期货清算等核心业务，金融数据场景丰富
- 技术栈现代：Python为主，结合Java、Kafka、Spark、Trino/S3，并积极使用AI辅助开发和LLM代理
- 高级IC定位：作为VP级个人贡献者，可深度参与架构、数据质量和生产稳定性，影响面较大
- 全球协作：与美国、英国团队合作，可积累跨市场技术交付和业务沟通经验
- 金融数据复杂：订单、执行、持仓、P&L和清算数据口径多，需快速建立业务理解
- 全球协作时差：需与美国、英国团队交接，对沟通和响应效率要求高
- 现场办公：职位类型为On-Site/Resident，灵活办公空间有限
- 适合有金融数据工程背景、喜欢hands-on开发、能与量化和业务紧密合作，并能接受现场办公及早盘生产支持的资深工程师
缺点 / 挑战
- 生产支持压力：需覆盖亚洲早盘批处理和非工作时间问题处理，JD明确提到在压力下工作
角色解读
- 可沿高级个人贡献者路径成长为数据平台架构师、Principal Engineer或Prime Services数据域技术专家
- 积累金融交易数据、量化合作和全球生产支持经验后，可转向数据架构、量化技术或技术管理岗位
- AI代理、data mesh和实时数据平台经验在金融科技与市场技术领域具有较强迁移价值
- 为Prime Services设计并维护Python数据管道、分析应用和批处理作业，处理订单、执行、交易和持仓数据
- 与量化分析师和业务SME合作，将复杂金融数据需求转化为技术方案和仪表盘
- 建设数据源集成、数据质量规则、元数据与血缘，并支持亚洲早盘生产批处理
- 使用AI辅助开发工具，并参与构建用于监控告警的LLM代理和自动化工作流
- 精通Python数据工程，熟悉SQL、Kafka、Spark、Trino/Starburst、S3等现代数据栈
- 深入理解Markets交易生命周期数据，包括订单、执行、交易处理、持仓、P&L和风险
- 具备生产级系统设计、批处理调度、数据质量和CI/CD工程能力
- 能与业务、量化分析师和全球技术团队高效沟通，并具备AI辅助开发或LLM代理实践经验
申请策略
- 简历和面试中强调全球团队协作、亚洲早盘支持意愿和生产问题闭环能力
- 了解花旗Markets Technology与Prime Services数据团队的业务范围，准备与量化分析师合作的案例
- 突出Python数据管道和数据分析应用的生产级交付案例，量化数据规模、稳定性和性能改进
- 展示Markets金融数据经验，尤其是订单、执行、交易处理、持仓、P&L或Prime Brokerage相关项目
- 列出Kafka、Spark、Trino/Starburst、S3、SQL及Java等现代数据栈和JVM服务经验
- 补充AI辅助开发、LLM代理、监控告警自动化和生产事件处理案例
- 提前熟悉Prime Services、Prime Brokerage、Delta One、期货清算等业务概念和交易生命周期
- 补强Trino/Starburst、Spark、Kafka及data mesh架构的实操理解
面试指南
- 技术案例用STAR结构：业务背景、数据规模、架构选型、质量保障、结果指标
- 生产支持问题按影响评估、快速止血、根因分析、永久修复、预防监控五步回答
- 业务合作问题突出需求澄清、原型验证、跨团队沟通和可复用方案
- 请描述你设计过的一个Python金融数据管道，如何处理订单、执行或持仓数据并保证质量与可扩展性？
- 你如何使用GitHub Copilot、Devin、Claude等AI工具提升开发效率？是否构建过LLM代理用于监控或告警？
- 请解释Prime Services交易生命周期数据的主要挑战，以及你如何处理订单、执行、持仓和P&L口径差异？
- 当亚洲早盘批处理失败并影响全球团队时，你如何排查、沟通和执行永久修复？
- 你如何与量化分析师和业务SME合作，把复杂需求转化为技术规格并交付？
职位点评
薪资福利65
成长发展88
工作生活35
使命价值60
薪资福利
65中等
JD未披露薪资和福利，但全职岗位、全球金融平台与Prime Services业务提供一定稳定性；具体薪酬需与HR确认。
薪资信号未披露（AI估算：7.0千–11.0万/月）
成长发展
88较高
岗位大量使用Python、Kafka/Spark/Trino、AI辅助开发与LLM代理，技术栈现代且金融数据域深，成长性高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、SQL、Kafka、Spark、Trino、Starburst、S3、GitHub Copilot、Devin、Claude、LLM、AI agents、data mesh
成长机会grow your career
业务类型ambiguous
工作生活
35较低
需现场办公，并支持亚洲早盘批处理、非工作时间生产问题和全球交接，JD提到需在压力下工作，WLB弹性有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
60中等
岗位支撑Prime Services关键金融数据与全球市场运营，业务价值明确；但社会使命和行业增长信号中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号make a real impact
创新程度积极采用新技术
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