华为
行业解决方案架构师
行业解决方案架构师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Sql
团队管理
大模型
机器学习
解决方案架构
跨部门协作
金融数据分析
金融行业
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
华为金融解决方案架构师，技术前沿成长空间大，平台资源丰富，但工作强度可能较高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比解决方案中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 360 个在招 · 其中解决方案 4 个
市场机会
选择适中
上海 · 解决方案 · 31 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责洞察金融应用智能化前沿趋势，统筹银行全场景应用智能化顶层规划与落地，主导核心系统智能化方案设计，联合生态伙伴打造标准化解决方案，并赋能一线团队
需要深厚的金融行业知识和AI技术背景，推动华为在金融智能化领域的领先地位
最低要求
语言要求：简体中文，英语
教育背景要求：1. 硕士及以上学历，金融、经济、统计及数学相关专业
博士学历或海外知名院校MBA背景
技能要求：1. 团队统筹与目标牵引能力：具备高层级团队组织管理经验，可搭建协作机制、凝聚团队合力，带领专项团队完成银行交易智能化战略落地目标
跨域资源协调与专业沟通能力：拥有优秀归纳提炼、总结输出及内外部沟通能力，可独立联动跨部门、生态伙伴等多方资源，攻坚解决行业级重大复杂项目问题
复杂场景快速拆解与方案输出能力：具备极强底层逻辑思维，可快速吃透银行全新交易、信贷、支付业务场景，结合同业落地实践输出可落地顶层智能化解决方案
知识要求：1. 银行核心系统、账务、联机交易、清算风控相关专业知识，深度和广度都要达到行业顶级水平
AI技术相关知识，如：Python/SQL、机器学习、大模型、智能算法、金融数据建模等专业知识都要积累与实践
工作职责
主要职责：1. 洞察金融应用智能化前沿趋势：持续跟进金融应用智能化前沿技术发展与同业标杆落地实践，输出专业行业洞察分析报告，为银行体系智能化变革、方案迭代优化提供决策支撑依据
统筹银行全场景应用智能化顶层规划：统筹银行核心交易智能化策略、整体技术规划与落地推进，围绕银行核心、信贷、手机银行、支付等关键业务场景输出完整应用智能化整体架构方案，主导输出银行核心系统交易智能化优化方案，分阶段规划全行智能化建设实施路线，在标杆完成交易智能化方案落地，为华为金融应用智能化指明方向
围绕标杆客户深挖银行核心系统典型方案：主导深度拆解核心系统架构、交易流程、账务规则、风控底层逻辑，针对系统运行效率、风险管控、线下人工操作等业务痛点，输出具备落地可行性的智能化改造专项方案(小切口)，为应用智能化找到突破口
联合生态打造标准化应用智能化联合方案：联动生态合作伙伴、内部产品及产品组合团队，基于大模型、智能体平台（open Jiuwen）等前沿 AI 技术，联合研发金融场景一体化解决方案，沉淀标准化交付资产，能力落在产品线或者伙伴身上，实现方案快速、规模化复制推广
主导金融智能化一线作战赋能工具：负责研发打造金融智能化专属作战装备与配套工具资产（包括但不限于金融社区），全面赋能内部专业军团与一线客户作战队伍，提升整体项目交付与拓展能力
持续构筑智能化方案行业核心竞争力与影响力：迭代优化各类金融应用智能化解决方案产品力，持续构建差异化竞争壁垒，保障公司智能化方案在金融行业长期保持领先地位
通过白皮书发布、行业峰会演讲、标准制定等方式，建立华为在金融应用智能化领域的思想领导力，主导华为对金融行业应用智能化变革的影响力的持续迭代与广泛传播
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 华为平台提供广阔的技术视野和资源支持，利于接触前沿AI技术
- 金融行业智能化是长期增长方向，职位有良好的行业前景
- 工作涉及战略规划和生态合作，能锻炼全面的能力
- 需要快速学习和适应金融业务与AI技术的交叉知识，学习曲线陡峭
- 跨部门和生态协调可能复杂，需要强大的沟通和推动力
- 适合有深厚金融和技术背景，喜欢解决复杂业务问题，并具备管理和协调能力的求职者
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，需要应对紧迫的项目 deadlines 和复杂问题
角色解读
- 向更高级的技术专家或首席架构师发展，深化金融AI领域影响力
- 转向技术管理岗位，如技术总监或部门负责人，带领更大团队
- 参与行业标准制定和生态合作，成为金融智能化领域的思想领袖
- 洞察金融应用智能化趋势，输出行业洞察报告，为银行智能化变革提供决策支持
- 统筹银行全场景智能化顶层规划，主导核心系统智能化方案设计和落地
- 深度拆解银行核心系统痛点，输出可落地的智能化改造方案
- 联合生态伙伴研发标准化解决方案，赋能内部团队提升交付和拓展能力
- 金融行业专业知识，包括银行核心系统、账务、交易清算等
- AI技术能力，如大模型、机器学习、Python/SQL、金融数据建模
- 团队管理和跨部门协调能力，能统筹资源解决复杂项目问题
- 方案设计与输出能力，能快速拆解复杂场景并输出可行性方案
申请策略
- 研究华为在金融智能化的现有解决方案和战略方向，以便在面试中展示深入了解
- 准备案例来说明如何解决实际金融业务痛点，体现方案落地能力
- 突出金融行业项目经验，特别是银行核心系统智能化相关案例
- 强调AI技术技能，如大模型应用、机器学习建模和Python/SQL proficiency
- 展示团队管理和跨部门协作的成功经历，使用具体成果说明
- 包括行业洞察或解决方案输出的成果，如白皮书、方案文档或演讲经历
- 深入学习大模型和智能体平台在金融场景的应用实践
- 加强金融数据分析和建模能力，关注行业最新趋势和技术
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，强调具体行动和成果
- 对于技术问题，结合实际案例说明思路，展示深度理解和实践能力
- 对于趋势问题，从技术、业务和行业角度综合分析，体现洞察力
- 如何设计银行核心系统的交易智能化优化方案？
- 你如何协调跨部门资源和生态伙伴来推动一个复杂项目？
- 对当前金融应用智能化的趋势有什么看法？
- 请描述一个你主导的金融行业解决方案从规划到落地的过程
- 如何将大模型技术应用到金融风控场景中？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为高级技术岗位，在上海有竞争力的薪酬预期，且华为作为跨国巨头通常提供完善的福利体系。
薪资信号市场水准 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术和金融行业深度应用，有显著的技术成长和行业影响力提升空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、Python、SQL、机器学习、智能算法、金融数据建模
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点未明确，但作为华为岗位，可能要求现场办公；JD未提及工作模式或WLB，工作强度需根据行业特点评估。
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
金融行业智能化有助于提升金融服务效率，但社会影响力偏中性；职位聚焦于商业解决方案，使命信号不明显。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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