渣打银行
Lead AI Data Engineer
Lead AI Data Engineer
发布于 大约 9 小时前中层管理(经理/总监)
广州市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
硕士
数据工程
Etl/Elt
Rag
Sql
AI 估算 · 30k–50k
外资银行AI数据方向，技能稀缺，薪资有竞争力，广州生活成本适中，预计月薪3-5万。
职位详情
关于这个职位
这是一个在渣打银行AI团队担任数据工程负责人的职位，你将负责构建大规模数据管道，支撑AI/ML与智能体应用，工作涉及Spark、Databricks、对象存储及非结构化数据处理，同时带领一个小型团队
适合具备6-10年数据工程经验、熟悉分布式系统且对AI基础设施感兴趣的资深工程师
最低要求
必须项（Must-have）**：
大规模生产数据管道：构建并运营过批量和/或流式管道，其他团队依赖这些管道，并负责处理模式变更、回填和值班
Spark和Databricks（或其他等效分布式计算）：能够实际调优任务处理数据倾斜、shuffle、分区和内存问题，并使用Databricks等湖仓平台（Delta、Unity Catalog、workflows）
对象存储作为数据主干：S3 / ADLS / MinIO，深刻理解分区、文件格式（Parquet / Delta / Iceberg）、压缩以及相关的成本和性能权衡
跨异构数据源的数据集成：数据库、API、事件流和文件整合成可靠、连贯的数据流
这是该角色的核心
非结构化数据：将文档和多模态内容解析、分块和规范化，使其能被AI系统实际消费
系统设计：能够清晰推理吞吐量、延迟、一致性、幂等性和成本，并能为自己的决策辩护
资格要求（Qualifications）**：
技术相关专业硕士，并持有AI和ML认证
年开发和交付AI解决方案的相关实践经验
工作职责
战略（Strategy）**：
作为AI团队的Squad成员，候选人需参与并推动与业务用例相关的交付
业务（Business）**：
理解业务需求并执行解决方案，确保交付承诺按时按计划完成
流程（Processes）**：
AI/ML用例的设计与交付
RAI、安全与治理
模型验证与改进
利益相关者管理
人员与人才（People & Talent）**：
管理团队的项目分配和截止日期
管理一个专门审查非结构化和结构化数据模型的团队
按需招聘和培养人才
风险管理（Risk Management）**：
负责交付事项，及时向利益相关者强调各种风险
为风险制定适当的修复计划，并规划风险路线图
治理（Governance）**：
了解并理解集团运营所处的监管框架，以及与职位相关的监管要求和期望
监管与商业行为（Regulatory & Business Conduct）**：
展现模范行为，并遵循集团的价值观和行为准则
个人负责将最高标准的道德，包括监管和商业行为，融入渣打银行
这包括理解并确保遵守所有适用的法律、法规、指导方针和集团行为准则（在文字和精神上）
有效且协作地识别、升级、缓解和解决风险、行为和合规问题
优先资格
优先项（Strongly preferred）**：
为机器学习进行特征工程，构建和提供具有离线/在线一致性的特征
流式计算和大数据技术栈，包括Kafka / Kinesis / Pulsar、Flink以及湖仓模式
开源贡献，这体现了日常工作之外的深度
指导并培养团队成员，构建可扩展的机器学习解决方案
优秀的沟通能力和随和的性格
与内部和外部利益相关者及各个团队建立和管理牢固的关系
可在工作中学习（Preferred, not required）**：
RAG管道，包括embedding生成、向量存储和检索质量
智能体集成，自主AI工作流的工具和数据接口
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球性银行平台，技术栈前沿（AI/ML、数据湖仓、流计算），能够参与大规模企业级AI基础设施建设
- 团队管理职责有助于培养领导力，同时可深入了解银行业务和AI应用落地
- 公司提供灵活工作模式和丰富的福利（如20周产假、12个月sabbatical、学习文化），对工作生活平衡友好
- 跨部门合作机会多，与AI产品、数据科学、基础设施等多个团队协作，职业网络广泛
- 银行业对数据安全与合规要求极高，工作流程可能较为严谨和保守
缺点 / 挑战
- 作为Lead，需要同时承担技术设计和团队管理双重压力，对时间管理和沟通能力要求高
- 需要处理大量非结构化数据，以及RAG、agentic等新兴技术，持续学习压力较大
- 适合有扎实数据工程基础、渴望挑战前沿AI基础设施，并希望承担团队管理职责的资深工程师
角色解读
- 可以向AI基础设施架构师或AI平台负责人方向发展，成为企业AI能力的关键技术骨干
- 在银行业金融科技领域积累深厚的AI数据工程经验，未来有机会转向更广泛的数据平台管理岗位
- 随着AI应用的普及，该岗位的技术栈（RAG、agentic）具有很强的前瞻性，成长空间大
- 负责设计和构建大规模、生产级的数据管道，支撑AI/ML和智能体应用的底层数据需求
- 整合来自数据库、API、事件流和文件等多源异构数据，确保数据质量与一致性
- 处理非结构化数据（文档、多模态内容），进行解析、分块和规范化，为AI系统提供可用数据
- 带领一个小型数据工程团队，管理项目分配、交付进度，并负责人才招聘与培养
- 扎实的编程能力，精通Python和SQL，能够编写高效可靠的ETL/ELT流程
- 深入掌握Apache Spark、Databricks等分布式计算框架，具备实际调优经验
- 熟悉对象存储（S3/ADLS）和湖仓表格式（Delta/Iceberg），理解数据分区和文件格式的权衡
- 具备系统设计能力，能对吞吐量、延迟、一致性、成本等指标做出合理决策
申请策略
- 提前了解渣打银行的企业文化和价值观，在面试中体现‘Do the right thing’等行为要点
- 由于岗位需要管理团队，建议在简历中体现项目管理和团队领导的经验
- 突出大规模数据管道的实际案例，包括架构设计、数据量级、性能优化和运维经验
- 强调Spark/Databricks等分布式计算技能，以及具体调优的量化结果（如作业耗时缩短百分比）
- 展示处理非结构化数据的经验，如文档解析、embedding生成等
- 若有开源贡献或技术博客，务必列出，这是加分项
- 补充RAG管道的相关知识，包括向量数据库、embedding模型和检索评估
- 了解agentic AI的基本概念，特别是工具调用和数据接口设计
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出量化指标和个人贡献
- 对于管理问题，强调沟通机制、任务分解和风险管理策略
- 对于系统设计问题，先明确需求（吞吐量、延迟、一致性），再给出架构方案，并探讨权衡
- 描述一次你设计并维护大规模数据管道的经历，你是如何确保数据质量和处理故障的？
- 在Spark作业中，你如何调优数据倾斜和内存使用？请给出具体案例
- 你如何将非结构化数据（如PDF文档）转化为AI可用的嵌入向量？请说明你的技术选型
- 作为团队领导，你如何管理多个项目优先级并协调团队成员的工作？
- 你如何理解并实施数据管道的成本优化？
职位点评
77
综合评分
外资银行AI数据工程Lead，技术前沿、管理职责与稳定福利兼备，但薪资未披露且社会意义感一般。
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。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和职业发展、同时希望获得稳定平台和一定工作灵活性的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展88
工作生活72
使命价值62
薪资福利
75中等
公司为已上市跨国银行，薪资福利具有竞争力，但具体薪资未披露。提供完善的退休储蓄、医疗和寿险、带薪休假等福利，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
福利待遇Core bank funding for retirement savings, medical and life insurance、Time-off including annual leave, parental/maternity (20 weeks), sabbatical (12 months maximum) and volunteering leave (3 days)、Flexible working options、Proactive wellbeing support through Unmind、Continuous learning culture、Inclusive and values driven organisation
成长发展
88较高
岗位涉及AI和数据工程前沿技术（Spark、Databricks、RAG、agentic），公司有持续学习文化，且提供管理机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Apache Spark、Databricks、Python、SQL、Kafka、Flink、Delta Lake、Iceberg、RAG、Vector
成长机会Continuous learning culture、opportunities to reskill and upskill
业务类型ambiguous
工作生活
72中等
提供灵活的办公选项，可在家和办公室混合办公，但未明确每周远程天数。公司重视员工福祉，提供多种休假和健康支持。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Flexible working options、Flexible working patterns、Proactive wellbeing support
使命价值
62中等
银行业的工作直接促进商业繁荣，但技术岗主要支撑业务，社会影响力不是最直接。公司强调‘为了更美好’的使命，能给员工带来一定的意义感。
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
创新程度积极采用新技术
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