渣打银行
AI Ops Engineer (China / India)
AI Ops Engineer (China / India)
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公DevOps/SRE
DevOps/SRE
CI/CD
Gpu Optimization
Llmops
Mlflow
Mlops
Pytorch
Tensorflow
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
外资银行核心AI平台岗，技术栈前沿且成长空间大，福利完善、弹性办公，WLB与职业发展兼顾。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比DevOps/SRE中位数高
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 260 个在招 · 其中DevOps/SRE 8 个
市场机会
选择适中
广州 · DevOps/SRE · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
作为渣打银行的AI运维工程师，你将负责设计、开发和维护混合AI平台，重点推进MLOps与LLMOps流水线建设
你需要与跨职能团队紧密合作，优化GPU计算与云平台架构，确保AI解决方案的可扩展性、可靠性与安全性
最低要求
学历：工程学位或同等学历
培训：AI / ML 相关培训
认证：AI / ML、Databricks、Azure、Terraform 相关认证
经验：4-6年 AI Ops 和 ML Ops 工程或运营经验，有交付复杂 AI 项目的成功记录
技术专长：熟练掌握数据平台（如 Databricks）、CI/CD（如 Azure DevOps）、机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）、MLOps 工具（如 MLflow、Kubeflow）、云平台（如 Azure、AWS）和基础设施即代码（如 Terraform）
GPU 专长：具备 GPU 计算及 AI 工作负载优化的实际操作经验
编程技能：精通 Python、Java 或 C++ 等编程语言
数据工程：接触或具备数据工程、数据集成、ETL 和大型数据集处理经验
解决问题：出色的分析和解决问题能力，能够进行批判性和创造性思考
沟通能力：具备强大的人际交往和沟通能力，能够在协作的团队环境中高效工作
工作职责
负责设计并交付混合 AI 平台
维护可扩展、高效且可靠的数据与 AI 管道
维护跨 Databricks 和本地集群的 MLOps 和 LLMOps 管道
开发并实施 AI 和 ML 模型，以优化运营并自动化日常任务
监控并分析系统性能，主动识别和解决问题
创建并维护 AIOps 流程和解决方案的文档
进行根因分析并实施纠正措施，以防止未来发生事件
设计、实施并维护跨中央可观测性的 AI 平台监控策略
确保 AI 平台交付和服务满足安全、风险要求及运营 SLA
与数据科学家、数据工程师和中央数据治理团队合作，对齐标准化数据战略
与其他团队合作，将 AIOps 解决方案集成到现有服务（如 ServiceNow、Elk 等）
与技术和架构团队跨部门协作，对齐最佳实践和标准
执行代码审查，确保降低技术债务并避免代码混乱
紧跟行业趋势和人工智能领域的研究
与内外部利益相关者建立并维护牢固的关系
展现模范行为，践行集团价值观和行为准则
承担个人责任，在渣打银行嵌入最高标准的道德规范（包括监管和业务行为），确保遵守所有适用的法律、法规和集团准则
有效协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为和合规问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的LLMOps与GPU优化技术，技术栈现代且极具市场竞争力
- 外资银行提供完善的福利体系与弹性工作制，注重员工身心健康与持续学习
- 需要处理复杂的混合云架构与跨团队协作，对系统稳定性和安全合规要求极高
- AI技术迭代迅速，需要持续学习以保持技术领先
- 适合具备扎实云原生与MLOps经验，追求技术深度且看重工作生活平衡与外企文化的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI运维工程师向高级AI平台架构师或MLOps技术专家发展
- 未来可带领团队负责整个AI基础设施的战略规划与落地
- 负责设计和维护混合AI平台，搭建并优化MLOps与LLMOps流水线
- 与数据科学家和工程师协作，将AI模型集成到现有服务中，并监控平台性能与安全性
- 精通Python/Java/C++等编程语言，熟练掌握Databricks、Azure/AWS及Terraform等云与基础设施工具
- 具备GPU计算优化经验及TensorFlow/PyTorch等ML框架的实操能力
申请策略
- 了解渣打银行的多元化与包容性文化，在面试中展现跨部门沟通与协作能力，以及对金融科技创新的热情
- 突出在Databricks、Azure或AWS上搭建MLOps/LLMOps流水线的实际项目经验
- 强调GPU计算优化、大模型部署及降低技术债务的代码审查经验
- 深入学习LLMOps相关工具链及大模型推理优化技术
- 熟悉金融行业的合规与安全标准
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考过程、跨团队协作的细节以及最终带来的业务价值（如效率提升、成本降低）
- 请描述你设计过的最复杂的MLOps或LLMOps流水线，遇到了哪些挑战？
- 在混合云环境下，如何确保AI平台的安全性和合规性？
- 你是如何进行GPU计算优化以提升AI工作负载效率的？
- 请分享一次你通过代码审查或根因分析解决重大系统故障的经历
- 复习Databricks、Kubeflow、MLflow等核心工具的最佳实践，了解金融行业对AI应用的数据治理和合规要求
- 准备1-2个解决复杂技术难题的完整案例
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活85
使命价值75
薪资福利
80较高
外资银行提供具有竞争力的薪资及完善的福利体系，包含补充医疗、人寿保险及充足的带薪休假，整体薪酬福利处于市场中上水平。
薪资信号市场水准 (2.5千–4万/月)
福利待遇退休储蓄、医疗和人寿保险、带薪休假（含年假、产假、长假及志愿者假）、弹性办公、Unmind心理健康支持、持续学习文化
成长发展
85较高
岗位涉及MLOps、LLMOps及GPU优化等前沿AI技术，技术栈非常现代。公司提供持续学习文化及技能提升机会，有利于个人技术深度的拓展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MLOps、LLMOps、Databricks、TensorFlow、PyTorch、MLflow、Kubeflow、Azure、AWS、Terraform、Python、GPU
成长机会continuous learning culture、opportunities to reskill and upskill
业务类型cost_center
工作生活
85较高
明确提供基于家和办公室的弹性工作选项，且包含Unmind心理健康支持、充足的休假制度，整体WLB信号非常积极。
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 based around home and office locations、Proactive wellbeing support through Unmind、Time-off including annual leave, parental/maternity, sabbatical and volunteering leave
使命价值
75中等
渣打银行作为百年国际银行，致力于通过多元化推动商业与繁荣，具有明确的社会价值和使命感。在金融领域推动AI落地，具有较高的行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号make a positive difference for our clients, communities、drive commerce and prosperity through our unique diversity、here for good
创新程度积极采用新技术
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