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Solutions Architect - Financial Services
Solutions Architect - Financial Services
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公解决方案
解决方案
Ai计算
Cuda
Hpc
大模型优化
解决方案架构
量化交易
金融科技
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖AI平台、前沿技术栈、高成长空间，聚焦金融场景落地，综合匹配度高。
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
6.3万
比解决方案中位数高
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 280 个在招 · 其中解决方案 9 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
负责为金融行业客户设计AI计算平台架构，深入分析量化交易、投资组合优化及大模型训练推理等场景需求
协同销售与产品团队交付技术项目与演示，协助客户部署CUDA等软硬件生态，并作为内部技术专家推动深度学习与高性能计算在金融领域的应用落地
最低要求
年以上机器学习、数据分析或HPC工作流的研究/开发/应用经验
出色的口头与书面沟通能力
能够在极少日常指导的情况下独立工作
了解金融领域AI与大模型的行业应用热点与趋势
熟悉金融科技技术栈及常见量化工作流优化方法，具备C/C++/Python编程经验
渴望参与多种多样化且创新的项目
具备基于大规模云和/或HPC架构进行并行编程的经验
工程学、数学、物理学、计算机科学、数据科学、神经科学、实验心理学等相关领域的硕士或博士学位，或同等经验
工作职责
深入分析客户最新需求，并与关键客户共同开发加速计算解决方案
协助支持行业客户账户，并在这些账户中推动研究/影响力拓展/新业务
按照解决方案架构领导团队的指示，交付技术项目、演示和客户支持任务
理解并分析金融客户对加速计算的工作负载和需求（包括但不限于：量化算法、投资组合优化求解、交易算法、LLM训练/推理加速与优化、Agent AI/RAG应用优化、内核分析等）
协助顶级金融客户接入NVIDIA的软件和硬件产品及解决方案（包括但不限于：CUDA、CUDA-X及相关库等）
成为将NVIDIA技术集成到基于深度学习、高性能数据分析、Agentic AI及其他关键应用的行业思想领袖
在NVIDIA技术社区中担任数据分析、机器学习和深度学习的内部倡导者
优先资格
熟悉算法交易流程，包括数据处理、预测、投资组合优化和执行
在金融领域具备LLM/Agent/Harness相关经验
在模型加速和内核优化等领域拥有工程实践经验
在设计和部署大规模HPC和企业级计算系统方面拥有丰富的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球AI算力龙头平台，接触最前沿的大模型与HPC技术
- 完善的培训体系与清晰的晋升通道，利于积累高端行业资源
- 金融行业合规要求严格，方案落地周期长且容错率低
- 技术迭代极快，需持续高强度学习以保持竞争力
- 适合具备扎实AI/HPC技术背景、热爱解决复杂工程问题，且希望将前沿技术应用于金融垂直领域的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 直接服务头部金融机构，业务价值高且技术挑战性强
- 需同时兼顾技术深度与商业拓展，工作压力较大
角色解读
- 可向高级解决方案架构师或技术总监方向发展，深耕AI与高性能计算交叉领域
- 也可转向金融科技公司担任首席架构师或技术负责人，把握AI赋能金融的核心机遇
- 深入挖掘金融行业客户的AI与HPC计算需求，为其定制加速计算解决方案与平台架构
- 协同销售与产品团队进行技术演示、客户支持与方案落地
- 作为技术专家，推动CUDA生态及前沿AI技术在金融场景中的应用
- 精通机器学习、数据分析或HPC工作流，熟练掌握Python/C++编程
- 熟悉金融科技量化交易流程及大模型训练推理优化
- 具备优秀的跨部门沟通与独立项目管理能力
申请策略
- 提前研究英伟达在金融行业的最新案例与产品路线，准备1-2个完整的架构设计案例
- 面试时注重展现技术视野与商业思维的平衡
- 突出AI/HPC项目实战经验，详细列出量化交易、大模型优化或CUDA开发的具体成果
- 强调跨团队协作与技术宣讲能力，展示对金融业务场景的理解
- 补充金融量化基础知识与合规常识，深入学习CUDA编程与模型加速技术
- 提升技术方案撰写与客户演示技巧，关注Agent AI等前沿方向
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经验，突出技术选型依据与量化结果
- 针对客户沟通题，强调“业务痛点-技术映射-价值呈现”的逻辑链条
- 优化题可结合缓存、并行计算、算子融合等具体技术手段展开
- 请分享一个你主导的AI或HPC项目架构设计过程及难点攻克经历
- 如何向非技术背景的金融客户解释复杂的加速计算优势？
- 面对客户对大模型推理延迟的要求，你会如何进行性能优化？
- 复习CUDA核心概念与主流大模型架构，梳理个人过往项目的性能指标数据
- 了解当前金融科技监管政策与AI落地趋势，准备针对性的行业洞察
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
薪资处于行业中上水平，结合大厂福利与股票期权，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (4.5千–8.0万/月)
成长发展
90较高
提供接触全球顶尖AI算力与金融前沿场景的机会，技术成长路径清晰，发展性动机极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、HPC、CUDA、LLM、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
70中等
虽未明确提及弹性工作制，但技术架构类岗位通常具备一定自主性，WLB中等偏上。
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
80较高
致力于将AI与高性能计算技术赋能金融行业，推动产业智能化升级，社会价值与使命感较强。
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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