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架构师
架构师
华为
大模型
智能体架构
架构设计
知识工程
竞争分析
解决方案架构师
金融数智化
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
技术前沿的金融AI架构师，平台大、成长性好，但工作模式未明确，生活平衡可能一般。
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
比架构师中位数低
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 · 其中架构师 9 个
市场机会
选择面较广
上海 · 架构师 · 89 个在招
职位详情
关于这个职位
负责华为在金融行业的AI数智化转型解决方案架构设计，重点针对工商银行等大型银行，通过AI Native架构（如智能体架构、数据知识工程）推动业务价值落地，并赋能内部团队提升金融行业作战能力
最低要求
教育背景要求:
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、金融学、数据科学等相关专业背景
技能要求:
战略规划与架构设计：能够站在金融大行的全局视角，设计具有前瞻性的AI Native数智化转型架构，并将其转化为可落地的实施路径
高层沟通与影响力：具备与银行高层、科技部部负责人平等对话的能力，建立信任关系，推动联创项目落地
竞争分析：能够系统性分析竞品方案，提炼差异化竞争点
持续学习与方向判断：能够针对AI领域的知识与新方向，保持持续的学习热情，并能判断技术真正的发展方向
知识要求:
金融行业深度理解
熟悉银行业人工智能、大数据等建设的技术与实践
深度理解银行人工智能（核心技术点：智能体、生成式AI、深度学习与机器学习等）与大数据平台架构（核心技术点：湖仓一体、存算分离、批流一体等）
深刻理解金融行业的数智化转型路径
AI与大模型技术栈
精通大模型在金融行业的应用场景（智能客服、智能风控、智能营销等）
精通智能体架构（Agent，上下文工程，harness工程）等相关知识
熟悉金融大模型的选型方法论（开源模型 vs 闭源模型，推理效率与安全平衡）
了解数据与知识工程（本体建模，LLM Wiki， 知识图谱等）
竞争格局与生态
深度理解国内与海外领先互联网厂商与AI领域的解决方案优劣，如阿里/腾讯/字节等当前的主推方案与产品，能够支撑后续竞争策略制定
工作职责
洞察金融数智化转型方向：持续深度跟踪国内外领先银行、国内头部大行的数智化转型进程，洞悉金融数智化从趋势判断到落地路径的全链路，为工行的数智化转型指明方向
领先的架构设计能力：负责工商银行数智化转型中AI相关的架构设计，从AI Native的角度设计工行的智能化转型架构，尤其关注智能体架构、数据知识工程等，确保在技术深度、可落地性处于领先地位
价值场景落地：通过与工行的战略级联合创新，高层的交流与引导，实现顶层架构设计与业务价值场景的结合，在业务场景中体现当前架构与方案的的价值场景，并牵引工行内部资源以及公司内部资源成功落地推广
内外部营销赋能：将行业洞察与工行的最佳实践转化为可复制的知识资产，赋能解决方案团队与交付团队，提升整体金融行业作战能力
优先资格
优先：博士学历或海外知名院校MBA背景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及AI、大模型和智能体等新兴技术，学习成长机会多
- 公司平台大，华为在金融行业有较强影响力，项目资源丰富
- 需要深度掌握金融行业知识和AI技术，学习曲线陡峭
- 适合具有金融和AI技术背景，喜欢战略思考、架构设计和客户沟通的高级专业人士，追求技术深度和行业影响力
缺点 / 挑战
- 职位具有较高战略价值，直接参与大型银行的数智化转型
- 竞争压力大，需与阿里、腾讯等厂商竞品方案对抗
- 工作强度可能较高，涉及高层沟通和跨团队协调，对综合能力要求高
角色解读
- 成为金融行业AI解决方案专家，深耕特定技术领域如智能体或大模型
- 转向技术管理岗位，如解决方案总监或技术负责人，领导团队
- 参与公司级战略项目，提升行业影响力和业务洞察力
- 洞察金融行业数智化转型趋势，为大型银行（如工行）提供战略方向
- 设计AI Native架构，重点包括智能体架构和数据知识工程，确保技术领先且可落地
- 通过联合创新推动业务价值场景落地，协调内外部资源
- 将行业洞察和最佳实践转化为知识资产，赋能内部团队提升整体作战能力
- 具备战略规划与架构设计能力，能够从全局视角设计AI转型架构
- 拥有高层沟通与影响力，能与银行高层平等对话并推动项目
- 熟悉AI与大模型技术栈，特别是智能体架构、生成式AI和知识工程
- 深度理解金融行业数智化转型路径和竞争格局
申请策略
- 研究华为的企业文化、金融行业解决方案，了解其AI Native战略
- 准备具体的架构设计案例，展示从洞察到落地的全过程
- 突出AI架构设计经验，特别是智能体架构、大模型应用等具体项目案例
- 强调金融行业项目经历，如银行数智化转型、AI解决方案落地等
- 展示高层沟通和影响能力，例如推动联创项目或跨团队协作成果
- 列举相关技能标签，如Python、TensorFlow、知识图谱、金融风控等
- 深化金融行业知识，了解银行AI建设实践和数智化转型路径
- 跟进AI最新进展，特别是大模型、智能体技术，并通过实践项目巩固
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术决策和业务影响
- 强调跨部门协作和高层沟通经验，展示推动项目落地的能力
- 结合具体案例，说明如何将行业洞察转化为可复制的解决方案
- 请描述你如何设计一个金融行业的AI Native数智化转型架构？
- 如何推动银行高层支持联合创新项目，并确保价值场景落地？
- 你如何系统性地分析竞品方案，并提炼差异化竞争点？
- 请分享一个你持续学习AI新方向并判断其技术发展路径的例子
- 深入研究华为在金融行业的AI解决方案，了解其智能体架构和知识工程实践
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
职位在华为这类企业，薪资通常具有市场竞争力，但JD未明确披露具体薪资和福利。
薪资信号市场水准 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及AI、大模型等前沿技术，有较高的技术成长空间，但JD未提及具体培训或晋升信号。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、智能体架构、知识工程
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确，可能要求现场办公，且未提及任何WLB相关信号，生活平衡可能一般。
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）
使命价值
80较高
推动金融行业数字化转型，具有较高的社会影响力，属于高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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