Lead Engineer, AI Platform

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI平台与云计算架构，成为银行内部或业界在金融AI基础设施领域的技术权威
• 技术管理路线：凭借项目经验和影响力，未来可能带领更大的AI平台团队，参与技术战略制定
• 行业解决方案路线：将AI平台能力与银行业务深度融合，转向更贴近业务的AI解决方案架构或咨询角色
• 设计并维护一个结合了公有云（AWS/Azure）和本地数据中心的混合AI平台架构
• 负责平台核心功能的开发与迭代，确保其能够支撑银行内部大规模的机器学习和生成式AI应用
• 管理平台基础设施，包括容器化服务（Kubernetes）、数据管道（Airflow）以及GPU资源优化
• 作为技术专家，需要平衡业务需求、技术创新与严格的金融行业安全、合规及运维要求
• 精通AWS和Azure至少一种云平台的服务和架构，并有混合云部署的实际经验
• 熟练掌握Terraform等基础设施即代码工具，具备大规模Kubernetes集群的运维和优化能力（EKS/AKS）
• 深入理解机器学习和生成式AI的生命周期，有MLOps和LLMOps框架的落地经验，熟悉Databricks、MLFlow等工具链
• 扎实的编程功底（Python/Golang），能够开发平台工具和集成开源组件

申请策略

• 仔细研究渣打银行在金融科技和AI方面的公开新闻或报告，理解其业务重点和技术战略，以便在面试中展现契合度
• 准备一个关于如何设计一个兼顾安全、灵活和成本的混合AI平台架构的完整案例或思路，这将是面试的核心
• 重点突出在多云或混合云环境中设计和实施AI/数据平台的具体项目经验，量化平台规模和成果
• 详细描述使用Terraform、Kubernetes、Databricks、Airflow等工具链的实践案例，体现对MLOps流程的理解
• 强调解决复杂技术问题、优化系统性能（特别是GPU资源利用）以及保障平台高可用性和安全性的经历
• 如有金融行业或受监管行业（如电信、医疗）的IT经验，务必强调，这是重要的加分项
• 系统梳理和深化对AWS/Azure中高级服务（如S3、IAM、Azure AD）以及安全架构的理解，以应对银行的合规审查
• 学习或复习GPU编程、分布式训练（如Ray）和模型服务优化相关的知识，这是平台高性能的关键

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答案例类问题，重点突出技术选型的权衡和业务价值的实现
• 回答架构设计题时，先阐述核心原则（如安全第一、可观测性、弹性），再分模块描述技术方案，并主动提及成本考量
• 处理冲突类问题时，展现你作为桥梁角色的能力：理解业务需求、解释技术限制/风险、提出合规的替代方案并推动协作解决
• 请描述一个你设计或管理过的混合云（公有云+私有云）AI/数据平台案例，面临的最大挑战和解决方案是什么？
• 如何为一个金融行业的实时AI应用平台设计高可用性和灾难恢复（HA/DR）策略？
• 在管理Kubernetes集群和GPU资源时，你遇到过哪些典型问题（如资源争抢、成本过高）？如何优化？
• 请谈谈你对MLOps和LLMOps的理解，以及如何在一个受监管的组织中实践它们？
• 当业务部门提出一个激进的AI应用需求，但与现有的安全或运维策略冲突时，你会如何处理？