渣打银行
Senior AI Engineer
Senior AI Engineer
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
广州市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
不限
机器学习工程
Agentic Ai
Llm
Machine Learning
Nlp
Ocr
Rag
Vlm
Elastic Search
AI 估算 · 35k–55k
外资银行高级AI工程师，技术栈前沿，广州薪资水平较高，综合福利好，月薪区间合理。
职位详情
关于这个职位
渣打银行正在招聘高级AI工程师，负责设计、开发和部署智能文档处理平台及AI服务
你将与跨职能团队合作，运用传统OCR、非传统OCR（VLM）、RAG和Agentic AI等技术，处理银行海量文档
该职位注重技术深度和业务落地，适合有多年AI工程经验、希望在银行场景中应用前沿技术的求职者
最低要求
技能与经验：
具备AI平台开发的实际操作经验
具备机器学习框架、最佳实践和运维实现的操作经验
具备容器化（K8s）分布式系统构建的实际经验
具备设计和实现健壮数据集成管道的经验
熟悉Python、Java或C++等编程语言
任职资格：
经验：5年以上AI/LLM、机器学习工程和软件工程经验，并有成功交付复杂AI项目的记录
具备以IaaS和PaaS方式构建AI平台的知识和经验
了解OCR和文档自动化工具，包括：olmOCR、MinerU、开源VLM（如Qwen VL、Llama Vision、Tesseract）等
具备AI生态系统技术和解决方案背景，包括：自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、LLM训练与调优、MongoDB、PostgreSQL、Elastic Search等
有在复杂环境中领导团队推动大型项目并与不同利益相关者打交道的成熟经验
熟悉RAG和Agentic AI技术，并有应用相关技术的实际用例
软件工程：强大的软件工程技能，熟悉CICD流水线和DevOps流程
理解分布式系统，熟悉容器化环境（Kubernetes, OpenShift, AKS等）
问题解决：出色的分析和问题解决能力，具备批判性和创造性思维
沟通：强大的人际交往和沟通能力，能在协作团队环境中有效工作
工作职责
平台开发：
主导AI解决方案的设计和开发，确保其满足银行业务的具体需求
与跨职能团队（包括数据科学家、软件工程师和业务分析师）合作，理解业务需求并将其转化为技术解决方案
技术应用：
利用传统OCR和非传统OCR（VLM）、RAG、Agentic AI等技术构建解决方案，支持银行业务
整合银行内多种数据源（如交易记录、客户信息和监管文件），支持文档处理及AI服务
解决方案优化：
持续优化AI解决方案以增强可扩展性，确保系统能够处理随着业务增长而增加的大量文档和数据
通过实施健壮的错误处理机制和定期系统测试，确保AI解决方案的可靠性
通过微调算法、减少处理时间和资源消耗，提高文档处理和AI服务的效率
团队协作：
为初级团队成员提供技术指导和支持，营造协作创新的工作环境
参加团队会议和讨论，分享AI和文档处理领域的知识与最佳实践
监管与商业行为：
展现模范行为，践行集团价值观和行为准则
个人负责在渣打银行贯彻最高的道德标准，包括监管和商业行为，包括理解并确保遵守所有适用法律、法规、指南和集团行为准则（精神和字面意义上）
有效协作地识别、升级、缓解和解决风险、行为及合规问题
主要利益相关者：
T&A交付团队
软件工程平台团队
业务部门
运营、技术与网络风险部门
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
优先资格
了解数据/模型管理（Unity Catalog、MLFlow）和云平台及基础设施即代码（如AWS、Azure）者优先
具备GPU计算和AI工作负载优化经验者优先
了解Java/C++者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资银行平台稳定，福利完善，提供弹性工作、退休储蓄、医疗保险等
- 技术栈前沿，涉及OCR、VLM、RAG、Agentic AI等，利于个人技术成长
- 跨部门协作机会多，能提升沟通和项目管理能力
- 银行行业合规要求高，需严格遵守监管和行为准则，工作严谨性要求高
- 涉及大量文档处理，需在复杂环境中推动项目，可能面临多方利益协调
- 适合有5年以上AI/ML经验，熟悉OCR、大模型技术，希望在金融科技领域深耕，追求稳定与成长平衡的工程师
缺点 / 挑战
- 需要同时掌握多种技术，持续学习压力较大
角色解读
- 从高级AI工程师向AI架构师或技术负责人方向发展
- 在银行复杂业务场景中积累大规模AI系统落地经验，成为领域专家
- 借助公司学习文化，持续掌握前沿技术，有机会转向管理或技术专家路线
- 设计并开发智能文档处理平台，利用OCR/VLM技术处理银行海量文档
- 整合银行内多源数据（交易、客户、监管文档），构建AI服务
- 优化AI解决方案的可扩展性、可靠性和效率，并应用RAG和Agentic AI技术
- 为初级成员提供技术指导，与跨职能团队协作推进项目
- 精通Python，具备Java/C++加分，熟悉AI平台开发和MLOps实践
- 熟悉传统OCR和VLM模型（如Qwen VL、Llama Vision），以及RAG、Agentic AI
- 掌握容器化技术（Kubernetes）和分布式系统，熟悉CICD/DevOps
- 了解NLP、LLM训练调优、MongoDB、PostgreSQL、Elastic Search等AI生态技术
申请策略
- 强调对银行或金融行业的理解和合规意识
- 准备展示项目经验如何转化为业务价值和可扩展性
- 突出AI平台开发和落地项目的成果，尤其是OCR/VLM相关的实际案例
- 强调分布式系统（K8s）和数据处理管道的设计经验
- 展示RAG、Agentic AI、LLM调优等前沿技术的应用经验
- 提及领导或指导团队项目、与不同利益相关者协作的经历
- 了解并实验开源OCR/VLM工具，如olmOCR、MinerU、Qwen VL等
- 熟悉MLOps工具（MLFlow、Unity Catalog）和云平台（AWS/Azure）
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目，突出技术决策和业务影响
- 回答技术问题时，先阐述核心原理，再结合具体场景说明应用方法
- 对于合规和协作问题，展示你的沟通技巧和风险意识
- 请描述一个你主导的AI平台项目，如何设计架构并保证可扩展性？
- 你对RAG和Agentic AI的理解？在实际项目中如何应用？
- 如何优化OCR/大模型在文档处理中的准确率和效率？
- 在银行合规框架下，如何确保AI系统的可靠性和可解释性？
- 你如何与业务团队和技术团队协作解决复杂问题？
职位点评
83
综合评分
外资银行稳定平台，前沿AI技术栈，福利优厚，WLB好，但合规要求高。
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。
更适合这类人
最适合追求前沿AI技术成长、希望稳定平台和良好工作生活平衡的资深工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利80
成长发展92
工作生活85
使命价值65
薪资福利
80较高
职位提供有竞争力的薪资和全面福利，包括退休储蓄、医疗、年假、弹性工作等，补偿性回报较好，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
福利待遇retirement savings、medical and life insurance、annual leave、parental/maternity leave (20 weeks)、sabbatical (12 months maximum)、volunteering leave (3 days)、flexible working options、Unmind wellbeing platform
成长发展
92较高
该职位处于AI前沿技术领域，涉及OCR/VLM/RAG/Agentic AI，同时公司提供持续学习文化和培训机会，对追求技术成长的求职者极具吸引力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈OCR、VLM、RAG、Agentic AI、LLM、NLP、ML、Kubernetes、Python、MongoDB、PostgreSQL、Elastic Search
成长机会continuous learning culture、opportunities to reskill and upskill
业务类型ambiguous
工作生活
85较高
职位提供弹性工作安排、充足假期和主动健康支持，工作与生活平衡良好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡flexible working options、time-off including annual leave, parental leave, sabbatical, volunteering leave、proactive wellbeing support、volunteering leave (3 days)
使命价值
65中等
作为银行技术岗，社会价值中性，但公司使命强调推动商业繁荣和积极影响，有一定的意义感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号make a positive difference for our clients, communities、drive commerce and prosperity、be here for good
创新程度积极采用新技术
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