花旗金融
Senior Data Analytics Developer - Vice President
Senior Data Analytics Developer - Vice President
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 5.5–8.5万 · AI 参考估算
Kowloon, Kowloon City, Hong Kong SAR
高级经验
本科
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Ai辅助开发
Sql
分布式系统
数据管道
数据质量
金融市场数据
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
投行VP级数据开发岗，薪酬优厚、技术栈前沿，但需支持晨间运维与现场办公，WLB一般。
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
7.0万
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 180 个在招
市场机会
选择面较广
数据工程 · 约 490 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计、开发与维护高质量的数据分析应用及数据管道，深入掌握Python编程与金融市场数据领域知识
需与业务方及量化分析师紧密合作，将复杂需求转化为生产级软件方案，并支持全球跨时区的数据运维与质量保障
最低要求
年软件工程、数据工程或数据分析相关经验（银行或金融服务行业优先）
具备扎实的动手工程背景，能独立设计、构建和维护生产级数据系统
熟练使用现代AI辅助开发与测试工具（如GitHub Copilot, Devin, Claude等），有构建AI驱动监控或自动化Agent经验者优先
熟悉金融市场数据，特别是交易生命周期（订单、执行、清算、头寸管理等），有Prime Services背景加分
能与量化分析师和业务利益相关者直接协作，将需求转化为技术方案
具备支持全球生产环境经验，包括非工作时间批处理作业与运维支持
精通Python进行数据管道与应用开发，了解Java者优先
熟悉Trino/Starburst、S3、Kafka、Spark等现代数据平台技术者优先
熟练掌握SQL及各类数据库管理系统（关系型与非关系型）
具备分布式消息系统（Kafka）、缓存服务（Gemfire/Redis）经验
熟悉CI/CD流水线、容器化与部署自动化
具备数据可视化实施经验
拥有计算机科学、信息系统、数学、统计或工程等本科学位或同等经验，硕士或相关认证优先
工作职责
使用Python主导设计与开发数据分析及管道应用，必要时结合Java
积极利用AI辅助开发工具提升效率与代码质量，参与构建AI监控Agent
构建并优化多平台数据源集成，开发分析工具与仪表盘供业务用户及量化分析师使用
编写高质量、可测试、易维护的生产级代码，参与代码审查并遵循工程最佳实践
设计可扩展的数据解决方案以处理海量订单、执行、交易及头寸数据
实施与维护批处理作业及自动化工作流，用于数据转换与分发
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（Trino/Starburst, S3, Kafka, Spark）构建高性能、可扩展的解决方案
支持亚洲晨间运行的生产流程与批处理作业，确保及时执行与问题快速解决
与美国和英国全球团队协作，确保无缝交接与运营连续性
参与关键数据管道的监控、告警与事件响应流程
推动根本原因分析并实施永久性修复方案，为数据关键流程提供运营韧性与业务连续性
与业务专家(SME)和量化分析师紧密合作，深入理解其关键数据与分析需求
收集并翻译复杂业务需求为清晰的技术规范与可执行的工程方案
识别跨多个业务需求的共性数据模式，通过高效、可复用的解决方案加以满足
与其他需要Prime Services数据的 Markets 团队协作，确保数据共享顺畅
支持数据可视化工具与平台的实施，用于分析与报告
参与多平台数据源集成，确保所有分析输出的准确性、完整性与及时性
实施并监控数据质量规则、验证框架与补救流程
维护分析管道的元数据与数据血缘文档
遵守企业数据标准与监管要求
优先资格
硕士或相关高级认证优先
有Prime Services / Prime Brokerage背景
熟悉数据网格架构、对象存储、流处理及大规模数据处理框架
具备数据湖/数据仓库及云平台架构经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI辅助开发与金融数据架构，技术栈现代且实用
- 依托国际投行平台，业务场景复杂且数据价值高
- VP职级带来清晰的薪酬体系与全球协作视野
- 跨时区沟通与多方需求对齐耗时较多
缺点 / 挑战
- 需适应亚洲晨间批处理支持，存在一定轮班或紧急响应压力
- 金融数据合规与质量要求极高，对代码稳定性与文档规范性挑战大
- 适合具备扎实工程能力、对金融市场数据感兴趣、能承受一定运维压力并追求技术深度与业务结合的资深开发者
角色解读
- 可向首席数据工程师、数据架构师或技术专家方向发展
- 亦可横向拓展至量化分析、金融产品技术或数据治理领域，积累深厚金融IT复合经验
- 负责设计、开发与维护面向金融市场的分析应用与数据管道
- 利用Python/Java及AI工具实现数据集成、清洗与可视化
- 支持全球跨时区的数据运维与质量保障
- 精通Python与Java编程，熟悉Kafka、Spark、SQL等大数据与分布式技术
- 深入理解金融市场交易生命周期数据
- 具备AI辅助开发工具实战经验与良好的跨部门沟通能力
申请策略
- 提前研究花旗Prime Services业务线，准备针对数据血缘与合规要求的问答
- 面试时重点展现跨团队沟通与复杂需求拆解能力
- 突出Python/Java在数据管道与生产级系统中的应用案例
- 强调AI辅助开发提效的具体成果
- 展示对金融交易数据模型的理解与数据质量治理经验
- 补充Kafka/Spark等流批一体处理框架实战
- 学习LLM Agent在运维监控中的落地方法
- 强化金融基础概念（如订单路由、清算结算）
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、技术选型、难点突破与最终业务价值
- 强调数据一致性、容错机制与监控告警设计
- 结合具体工具链说明AI辅助如何缩短迭代周期
- 请分享你如何用Python/Java构建高可用数据管道的完整经历
- 面对复杂的业务数据需求，你如何将其转化为技术规范并确保数据质量？
- 如何利用AI工具提升开发效率或解决生产问题？
- 复习分布式数据处理原理与常见故障排查路径
- 准备1-2个涉及数据血缘追踪或质量校验的实战案例
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活45
使命价值65
薪资福利
85较高
职位明确标注VP职级与8-10年经验要求，匹配国际投行资深技术岗的市场高薪水平，整体薪酬竞争力强。
薪资信号未披露（AI估算：5.5千–8.5万/月）
成长发展
80较高
岗位聚焦AI辅助开发与现代化数据架构，技术栈前沿且业务场景丰富，有利于持续积累复合型技术经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Kafka、Spark、AI辅助开发、Trino
业务类型profit_center
工作生活
45较低
明确要求支持亚洲晨间批处理作业与全球跨时区协作，现场办公模式固定，工作节奏受生产运维要求制约，WLB受限。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值
65中等
服务于核心金融市场交易与清算业务，虽不直接面向公众，但对机构客户投资决策具有实质支撑作用。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号give back to the community、make a real impact
创新程度积极采用新技术
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