渣打银行
AI Data Engineer
AI Data Engineer
发布于 大约 18 小时前基层主管/组长
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
Sql
数据管道
机器学习
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外资银行AI数据工程岗，技术栈前沿，薪资福利好，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
33K
比数据工程中位数低
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 250 个在招 · 其中数据工程 3 个
市场机会
选择适中
广州 · 数据工程 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI数据工程师，您将负责构建和维护支持人工智能和机器学习应用的数据管道与基础设施，涵盖从数据摄取到准备就绪的全流程
工作重点包括确保数据质量、可靠性、可扩展性，并处理非结构化数据以支持AI系统
您将参与业务用例，管理团队，并遵循监管框架
最低要求
具有大规模生产数据管道构建和运维经验，拥有通过Spark和Databricks（或等效分布式计算平台）进行作业调优的能力
掌握对象存储（如S3/ADLS）作为数据骨干，熟悉分区、文件格式（Parquet/Delta/Iceberg）及成本性能权衡
能够集成异构数据源（数据库、API、事件流、文件）为可靠流程
处理非结构化数据，包括解析、分块和规范化
具备系统设计能力，理解吞吐量、延迟、一致性、幂等性和成本
硕士学历，专业为技术，并具有AI和ML认证
-10年相关动手经验，开发和交付AI解决方案
工作职责
构建并维护支持AI/ML应用的数据管道和基础设施，包括数据摄取、处理到准备就绪
运维大规模生产数据管道，处理模式变更、回填和值班
使用Spark和Databricks优化作业性能
管理对象存储和数据湖架构
集成异构数据源
解析和规范化非结构化数据
设计系统考虑吞吐量、延迟等
参与业务用例，确保交付及时
设计和交付AI/ML用例
遵循RAI、安全与治理
管理模型验证与改进
管理团队项目分配和截止日期
管理审查结构化和非结构化数据的团队
招聘和培养人才
负责交付并及时向利益相关者报告风险
制定风险缓解计划
理解监管框架
遵守集团价值观和行为准则
与关键利益相关者协作
优先资格
具有机器学习特征工程经验，构建和提供具有一致性的离线/在线特征
熟悉流处理和大数据栈，包括Kafka/Kinesis/Pulsar、Flink和湖仓模式
有开源贡献，表明超出日常工作深度
良好的沟通能力和随和的态度
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及AI/ML、大数据和云计算，有利于技能积累
- 金融行业平台稳定，提供国际化工作环境和学习机会
- 福利体系完善，包括灵活工作、心理健康支持和持续学习文化
- 跨团队协作复杂，需与业务、产品和基础设施团队紧密沟通
- 银行监管环境严格，需遵循合规要求，增加工作复杂度
- 适合有扎实数据工程背景、对AI应用充满热情、并能适应跨国金融环境的工程师
缺点 / 挑战
- 技术要求高，需处理复杂数据管道和实时系统，工作压力可能较大
角色解读
- 可发展为数据架构师或AI平台负责人，专注于大规模数据系统设计
- 晋升为技术经理或总监，管理更团队并参与战略决策
- 转向机器学习工程或数据科学领域，深化AI应用专长
- 构建和维护支持AI/ML应用的大规模数据管道和基础设施，确保数据从摄取到准备就绪的全流程可靠
- 处理非结构化数据并集成异构数据源，为AI系统提供高质量数据输入
- 管理团队项目分配和截止日期，协调跨团队协作以交付业务用例
- 精通Python、SQL、Apache Spark和Databricks，能够调优分布式计算作业
- 熟悉云存储（Azure/AWS）和数据湖架构，掌握Delta Lake/Iceberg等文件格式
- 具备数据集成、特征工程和系统设计能力，理解性能与成本权衡
申请策略
- 研究渣打银行的AI战略和数据治理框架，在面试中展示业务理解
- 准备行为面试案例，强调如何解决数据管道挑战和团队协作
- 重点突出大规模数据管道构建和Spark/Databricks运维经验，展示具体项目成果
- 强调AI/ML相关数据处理技能，如特征工程和非结构化数据处理
- 列出开源贡献或团队管理经历，以体现技术深度和协作能力
- 学习Flink和流处理技术，以增强大数据栈能力
- 参与开源项目或获取云平台认证（如Azure/AWS），提升竞争力
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术细节和业务影响
- 强调对数据质量、可靠性和成本优化的关注，结合具体工具如Delta Lake
- 展示沟通能力和团队协作经验，说明如何驱动项目完成
- 描述一个您构建的大规模数据管道项目，如何确保其可靠性和性能？
- 如何处理非结构化数据并为AI系统准备特征？
- 在分布式计算中，如何优化Spark作业的shuffle和分区问题？
- 您如何管理团队项目并协调跨利益相关者的交付？
- 在银行环境中，如何平衡数据安全与创新需求？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活70
使命价值75
薪资福利
80较高
该职位提供有竞争力的薪资和全面福利，如退休储蓄、医疗保险和灵活假期，满足对稳定性和财务保障的需求。
薪资信号市场水准 (25K-40K/月)
福利待遇core bank funding for retirement savings、medical and life insurance、Time-off including annual leave, parental/maternity, sabbatical, volunteering leave、Flexible working options、proactive wellbeing support、continuous learning culture
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI/ML技术栈，提供持续学习机会和技能培训，有利于专业成长和晋升潜力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Apache Spark、Databricks、Delta Lake、Iceberg、Azure、AWS、机器学习
成长机会continuous learning culture、opportunities to reskill and upskill
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
提供灵活工作选项和充足假期，但工作强度未明确说明，可能因项目需求而有变化。
工作模式混合式弹性办公
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、Time-off including annual leave
使命价值
75中等
作为国际银行，致力于推动商业繁荣和积极社会影响，提供使命感和行业稳定性。
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、be here for good、make a positive difference
创新程度积极采用新技术
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