渣打银行
Head, AI Engineering
Head, AI Engineering
发布于 大约 8 小时前中层管理(经理/总监)
广州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
技术管理
Agentic Ai
Ai Engineering
Cloud
Generative Ai
Gpu
Llmops
Mlops
Platform Engineering
Rag
AI 估算 · 60k–120k
银行AI工程负责人，技术含金量高，管理职责重，薪资处于市场高位。
职位详情
关于这个职位
作为渣打银行AI工程团队负责人，您将领导AI工厂平台的建设与运营，涵盖模型托管、RAG平台、Agent框架等企业级AI能力
该职位需要深厚的技术背景和领导力，负责制定AI工程战略，确保平台安全合规且高效可扩展，并带领分布式团队推动AI解决方案在银行的规模化应用
最低要求
技能与经验：
具备AI平台开发与监控实践经验
具备ML框架、最佳实践与运维实施经验
具备面向AI工作负载的GPU计算与优化实践经验
具备复杂数据目录的设计与实施经验
掌握Python、Java或C++等编程语言
任职资格：
年以上软件工程、AI/ML平台、云工程、分布式系统或企业技术组织的技术领导经验
有领导大型工程组织构建和运营企业平台/产品的成功经验
在AI平台工程、软件工程、MLOps、LLMOps、平台运维和云原生架构方面具有深厚专业知识
展示过构建和运营支持机器学习、生成式AI、Agentic AI和大规模高级分析工作负载的企业AI平台的成功经验
对分布式系统、微服务、API平台、基础设施自动化、可观测性、可靠性工程和平台安全有较强的实践理解
有设计和交付企业AI能力的经验，包括模型托管、RAG平台、AI开发环境、推理服务、模型生命周期管理和可复用AI服务
在高度监管环境中成功交付企业级平台，对安全性、弹性、审计和合规要求有深刻理解
有实施CI/CD、基础设施即代码、DevSecOps、站点可靠性工程（SRE）和现代软件交付实践的经验
对网络安全控制、身份与访问管理、运营弹性和工程风险管理有深刻理解
有跨地区建立、指导和扩展高绩效工程组织的经验
出色的利益相关者管理能力，有影响高级技术领导者、架构师、风险职能和高管利益相关者的经验
有领导全球工程团队的经验
工作职责
战略工程领导与创新
定义并执行AI工程战略，构建和运营银行的AI Factory平台，支持AI、机器学习、生成式AI和Agentic AI解决方案的可扩展交付
领导企业AI能力（包括模型托管、RAG平台、Agent框架、AI工作空间、AI生命周期服务和开发者工具）的工程路线图
推动标准化、自动化和工程最佳实践，加速全行AI解决方案交付
评估新兴AI技术、框架和工程模式，持续提升平台能力和开发者生产力
与产品、架构和业务利益相关者合作，将战略目标转化为可扩展的工程解决方案
AI平台架构与工程交付
领导在云、本地和混合环境中安全、可扩展、有弹性的AI Factory平台的架构、设计、开发和运营
为AI/ML、GenAI、RAG和Agentic AI解决方案建立工程标准、参考架构、可复用框架、API和开发模式
拥有端到端平台交付，包括基础设施供应、AI开发环境、模型部署、推理服务和平台运维
推动采用现代软件工程实践，包括CI/CD、基础设施即代码、自动化测试、发布管理和平台自动化
通过稳健的工程和架构实践确保平台的可扩展性、可用性、性能、可靠性和运营弹性
AI运营、MLOps与可靠性工程
建立并领导MLOps、LLMOps和平台工程能力，涵盖模型部署、监控、可观测性、评估、性能优化和运营支持
实施平台可靠性工程控制，包括事件管理、灾难恢复、容量规划和生产支持
通过指标、自动化、遥测和持续改进举措推动工程卓越
确保AI平台以适当的服务水平、支持模型、操作流程和恢复机制运行
通过自动化、自助服务能力和运营工具，领导企业级AI采用的工程就绪性
安全、控制与工程风险管理
将安全设计原则嵌入AI Factory工程流程和平台服务
与网络安全（ICS）、基础设施、风险和架构团队合作，确保工程解决方案满足企业安全和合规要求
实施支持AI治理、数据保护、访问管理、监控和可审计性要求的技术控制
推动修复工程相关的控制差距、漏洞、技术债务和运营风险
确保负责任的AI护栏、监控解决方案和安全机制被工程化到平台能力中
利益相关者管理与跨职能交付
与产品管理、架构、基础设施、数据、运营、安全和业务团队紧密合作，交付企业AI能力
为战略AI计划和大型工程计划提供技术领导力与指导
通过工程洞察、交付报告、平台健康指标和技术路线图，支持高管治理论坛
推动全球工程团队之间的对齐，确保一致的工程标准、交付实践和运营流程
人员领导与工程能力发展
建立、领导和发展跨AI工程、平台工程、站点可靠性工程和DevOps职能的高绩效工程团队
培养工程卓越、创新、担当、自动化和持续学习的文化
建立工程职业框架、继任计划和人才发展计划
指导高级工程师和工程领导者，同时推动整个组织的技术卓越
领导地理上分布的工程团队，创造协作、高绩效的工程文化
监管与业务行为
展示模范行为，践行集团价值观和行为准则
个人负责在渣打银行嵌入最高标准的道德，包括监管和业务行为
包括理解并确保遵守所有适用法律、法规、准则和集团行为准则（在文字和精神上）
有效、协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为与合规事项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球顶级银行平台，参与前沿AI技术落地
- 高管职位，薪资和福利优厚
- 领导全球团队，提升跨国管理经验
- 银行业稳定性高，职业发展路径清晰
- 金融行业监管严格，需在创新与合规间平衡
- 跨地域团队管理，沟通和协调成本高
- 适合具备深厚AI工程背景和出色领导力，希望在金融行业推动大规模AI创新的资深技术管理者
缺点 / 挑战
- 工作强度大，需应对复杂技术和管理挑战
角色解读
- 向首席技术官（CTO）或首席信息官（CIO）等高管职位发展
- 继续深耕AI工程领域，成为行业领军人物
- 可横向扩展至更广泛的技术战略与数字化转型管理
- 制定并执行银行AI工厂平台的工程战略，涵盖模型托管、RAG、Agent框架等企业级AI能力
- 领导平台架构设计与交付，管理云、本地和混合环境下的基础设施、模型部署和推理服务
- 建立MLOps/LLMOps体系，负责平台可靠性、安全合规和风险管控
- 带领全球分布式工程团队，培养人才并推动工程文化
- 深厚的技术背景：熟悉Python/Java/C++，掌握分布式系统、微服务和云原生架构
- AI/ML平台经验：精通MLOps、LLMOps、GPU优化、RAG和Agentic AI
- 工程领导力：具备15年以上技术经验，成功管理大型工程团队
- 合规意识：理解金融行业的高监管要求，确保平台安全合规
申请策略
- 准备展示对生成式AI和Agentic AI在银行场景的深刻理解
- 强调跨文化领导力和变革管理能力
- 突出领导大规模AI平台建设的成功案例，量化成果
- 强调金融或高监管行业的合规经验
- 展示团队搭建和人才培养的成就
- 列出具体技术栈（如MLOps、GPU、RAG）和架构设计经验
- 了解渣打银行的AI战略和现有技术栈
- 补充金融科技知识，熟悉银行风控和合规要求
面试指南
- 用STAR法则回答行为问题：情境、任务、行动、结果
- 对于战略问题，结合当前行业趋势和具体案例，结构化表达
- 请分享你领导构建企业级AI平台的经验，如何确保可靠性和安全合规？
- 你如何管理和激励跨地域的工程团队？
- 面对Generative AI的快速发展，你如何规划银行的AI工程战略？
- 你如何处理平台运营中的重大故障或安全事件？
- 如何平衡技术创新与银行风险控制？
- 研究渣打银行的业务和数字化转型方向
职位点评
72
综合评分
银行高管职位，技术前沿，发展空间大，但工作强度高且灵活性有限。
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
该职位最适合追求技术前沿和职业发展、能承受高强度工作压力的资深技术管理者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展92
工作生活40
使命价值60
薪资福利
80较高
该职位为高级管理岗，薪酬水平预计较高，但JD未披露具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：60K-120K/月）
成长发展
92较高
该职位处于AI前沿领域，提供广阔的技术成长和领导力发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Machine Learning、Generative AI、Agentic AI、MLOps、LLMOps、RAG、GPU、Python
成长机会career frameworks、talent development programmes、succession plans
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
该职位为现场办公，工作强度可能较高，未提及灵活工作安排。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
该职位在金融行业推动AI创新，具有一定的行业价值，但直接社会影响力有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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