渣打银行
Platform Engineer
Platform Engineer
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公平台工程
平台工程
Gpu优化
Llmops
Mlops
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿技术栈、国际化金融平台、注重合规与成长，WLB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
35K
比平台工程中位数低
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 270 个在招
市场机会
选择不多
广州 · 平台工程 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责为渣打银行设计、开发和维护跨多云与本地部署的混合AI平台，以支持大规模、实时的机器学习和生成式AI应用，并构建相应的治理与安全框架
这是一个专注于构建企业级AI基础设施的核心技术岗位
最低要求
设计、交付并确保混合AI平台的交付与服务满足安全、风险要求和运营SLA
了解AI平台在银行中的运作方式
负责为AI平台开发新功能，确保平台的高可用性
具有设计、管理和维护云及本地平台的经验
具有在物理服务器（如Dell、HP）上实施AI平台的经验
具有使用AWS、Azure云平台的实践经验
具有使用基础设施即代码工具（如Terraform, Bicep, Cloud Formation, ARM Templates等）的实践经验
具有使用AWS EKS / Azure Kubernetes Service (AKS)的实践经验
深刻理解人工智能和机器学习概念
具有实施MLOps和LLMOps框架的实践经验
具有管理Databricks平台的实践经验
具有集成Unity Catalog, MLFlow, KubeFlow等开源库的实践经验
能够微调和优化GPU加速机器学习算法的使用
能够设计和开发Ray集群，同时优化GPU使用
具有使用Apache Airflow或类似工具实施数据管道的经验
具有使用Python或Golang编程语言的经验
能够识别关键问题并为平台开发新功能
确保AI平台的交付与服务满足安全、风险要求和运营SLA
展现模范行为，遵守集团价值观和行为准则
承担个人责任，将最高标准的道德规范（包括监管和业务行为）嵌入渣打银行
这包括以文字和精神理解并确保遵守所有适用的法律、法规、准则和集团行为准则
有效且协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为与合规问题
教育背景：学士学位或以上
语言：英语/普通话
工作职责
## 策略
负责设计和交付混合AI平台
确保AI平台的交付与服务满足安全、风险要求和运营SLA
## 业务
了解AI平台在银行中的运作方式
## 流程
负责为AI平台开发新功能，确保平台的高可用性
## 人员与人才
具有设计、管理和维护云及本地平台的经验
具有在物理服务器（如Dell、HP）上实施AI平台的经验
具有使用AWS、Azure云平台的实践经验
具有使用基础设施即代码工具（如Terraform, Bicep, Cloud Formation, ARM Templates等）的实践经验
具有使用AWS EKS / Azure Kubernetes Service (AKS)的实践经验
深刻理解人工智能和机器学习概念
具有实施MLOps和LLMOps框架的实践经验
具有管理Databricks平台的实践经验
具有集成Unity Catalog, MLFlow, KubeFlow等开源库的实践经验
能够微调和优化GPU加速机器学习算法的使用
能够设计和开发Ray集群，同时优化GPU使用
具有使用Apache Airflow或类似工具实施数据管道的经验
具有使用Python或Golang编程语言的经验
## 风险管理
能够识别关键问题并为平台开发新功能
## 治理
确保AI平台的交付与服务满足安全、风险要求和运营SLA
## 监管与业务行为
展现模范行为，遵守集团价值观和行为准则
承担个人责任，将最高标准的道德规范（包括监管和业务行为）嵌入渣打银行
这包括以文字和精神理解并确保遵守所有适用的法律、法规、准则和集团行为准则
有效且协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为与合规问题
## 关键利益相关者
TTO管理团队
T&A管理团队
CDO
软件工程平台团队
业务、区域及国家CIO和COO
运营、技术与网络风险
首席数据办公室
集团及国家合规与监管机构
集团内部审计
集团运营风险
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与构建国际金融机构的核心AI基础设施，能接触到前沿的混合云和AI技术栈
- 在大型金融集团的合规与治理框架下工作，能积累宝贵的工程规范和安全合规经验
- 项目涉及面广，从底层基础设施到上层AI应用链路，技术视野开阔，成长性强
- 国际化的工作环境，有利于专业能力和跨文化沟通能力的提升
- 技术复杂度高，需同时掌握云计算、Kubernetes、AI/ML运维和银行安全体系等多领域知识
- 金融行业对系统的稳定性、安全性和合规性要求极为严格，开发与变更流程可能较为复杂
- 需持续跟进快速演进的AI/云原生技术，并将其稳定落地于传统金融IT体系中
- 需要与多个技术及业务团队紧密协作，沟通和项目管理能力要求高
- 具备扎实云计算和DevOps背景，对构建大规模AI/ML平台有浓厚兴趣，并愿意在注重规范与安全的金融行业环境中深耕的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI平台与云原生技术，成为云架构师、AI平台架构师或MLOps专家
- 技术管理路线：凭借技术深度和跨团队协作经验，转向技术团队负责人或工程经理岗位
- 行业解决方案路线：结合金融行业知识，转向金融科技领域的解决方案架构师或产品负责人
- 设计、构建和维护企业级的混合AI平台，支持从传统机器学习到生成式AI的多种应用场景
- 将MLOps/LLMOps最佳实践落地，确保AI模型从开发、部署到监控的全生命周期管理和高效运行
- 负责平台基础设施的自动化与优化，特别是多云环境下的资源编排与GPU集群管理
- 确保平台的安全、合规与高可用性，满足金融行业的严格监管要求
- 精通至少一个主流公有云平台（AWS或Azure）及其AI/ML相关服务，并有大规模实践经验
- 深入理解并熟练使用基础设施即代码（IaC）工具（如Terraform）和容器编排技术（如Kubernetes）
- 扎实的AI/ML理论基础，并具备将Databricks、MLflow等工具集成到生产环境的能力
- 掌握Python或Golang等编程语言，并具备性能优化（尤其是GPU优化）的实战经验
申请策略
- 研究渣打银行在AI和数字化转型方面的公开战略或新闻，理解该岗位在其技术版图中的定位
- 在面试中，着重展现你解决问题的系统性思维、对工程质量和安全的重视，以及良好的团队协作意识
- 突出设计和运维大规模、高可用云平台（特别是混合云）的项目经验，量化成果（如服务可用性、成本优化）
- 详细描述在AI/ML平台工程方面的实践，例如MLOps流水线搭建、模型部署优化、GPU集群管理等具体案例
- 强调对云安全、网络和合规性的理解，以及在受监管环境（如金融、医疗）下的工作经验
- 列出所掌握的核心技术栈，并与JD要求的Terraform、Kubernetes、Databricks等精准匹配
- 系统学习并考取一项权威的云架构师或DevOps认证（如AWS Solutions Architect、Azure DevOps），以强化体系知识
- 深入实践GPU在AI训练和推理中的优化技术，了解显存管理、分布式训练等进阶话题
面试指南
- 回答架构设计类问题：采用“目标-约束-方案-验证”框架
- 先明确核心需求（高可用、多租户等），再说明技术约束（如合规要求、现有资产），接着阐述分层架构设计（计算、存储、网络、安全），最后说明如何验证其有效性
- 回答技术实现类问题：使用“背景-行动-结果”或“STAR”法则
- 清晰描述项目背景、你承担的具体角色、采取的技术行动（包括选型理由）以及最终量化的成果或学到的经验
- 回答流程/协作类问题：强调“理解业务目标-识别风险-制定方案-沟通协作”
- 展示你既能深入技术细节，又能站在业务和风险的角度思考问题
- 请描述你如何设计一个高可用的混合AI平台架构，以同时支持本地和云端的机器学习工作负载？
- 在你之前的项目中，是如何实现MLOps流水线自动化（CI/CD）的？遇到了哪些挑战，如何解决的？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
岗位属于大型跨国银行的技术职位，通常能提供具有市场竞争力的薪酬和完善的社会福利保障，但具体数字需与HR确认。
薪资信号市场水准 (25K-45K/月)
福利待遇Core bank funding for retirement savings, medical and life insurance、flexible and voluntary benefits、annual leave、parental/maternity (20 weeks)、sabbatical (12 months maximum)、volunteering leave (3 days)、30 days minimum annual and public holiday、Flexible working options、Unmind digital wellbeing platform、Employee Assistance Programme、sick leave、mental health support、learning and development opportunities
成长发展
90较高
该职位处于金融科技与AI前沿的交叉点，要求掌握混合云、MLOps、GPU优化等前沿技术，平台级的项目能带来极高的技术成长和视野提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈混合AI平台、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform、MLOps、LLMOps、Databricks、Python、GPU、Ray
成长机会continuous learning culture、opportunities to reskill and upskill、access to physical, virtual and digital learning
业务类型cost_center
工作生活
60中等
作为跨国银行的技术岗位，办公模式未明确说明，但提供了灵活工作选项，可能涉及现场办公。工作内容涉及核心系统与合规，工作节奏与压力需要面谈确认。
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）
工作生活平衡Flexible working options、Annual leave、30 days minimum annual and public holiday、sabbatical
使命价值
85较高
岗位通过构建AI平台赋能银行数字化转型，助力商业繁荣，具有明确的业务价值和社会影响力，且公司强调“be here for good”的使命。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号drive commerce and prosperity、make a positive difference、be here for good、values driven organisation
创新程度积极采用新技术
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