渣打银行
Head, Data Technology
Head, Data Technology
发布于 1 小时前高层管理(VP/总经理/CEO)
全职员工混合式弹性办公数据架构
数据架构
Ai工程
云平台
团队管理
技术战略
数据架构
数据治理
数据质量
金融技术
风险管理
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外资银行高管岗、薪酬福利优厚、聚焦数据架构与AI创新、混合办公兼顾工作生活平衡
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
7.5万
比数据架构中位数高
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
职位详情
关于这个职位
本职位负责领导全球后交易数据技术团队，制定并执行企业级数据平台战略与目标架构
需主导数据治理、质量管控及AI就绪数据基础的构建，推动系统整合与技术债优化，确保数据服务满足合规、韧性与高效交付要求
最低要求
具备在真实生产环境中领导企业级数据平台、流处理与处理能力、数据质量管控、治理和分析赋能的显著经验
拥有强大的技术公信力，能够挑战数据架构、集成、云、安全、血缘和控制决策，并将其转化为业务和运营成果
拥有15年以上金融市场技术经验，在企业级数据平台方面承担重大领导职责
具备交付实时摄入和处理、数据质量管理、治理、血缘、分发、分析或AI就绪数据基础、平台现代化和韧性的实际经验
证明有能力领导全球团队，管理重大投资和供应商组合，并交付具有韧性、受控且可扩展的数据成果
必须拥有学士学位
英语能力为必需
工作职责
战略与转型：定义并执行多年期后交易数据战略、目标架构和投资路线图，与市场技术、后交易服务、企业数据标准和监管重点保持一致
端到端能力所有权：负责后交易数据应用组合（包括DQSL、SSDR、DQMA、DMR/Rosetta及相关数据服务），对企业数据摄入、丰富、分发、质量、元数据、血缘、控制及受控数据消费负责
维护平台战略、服务性能、韧性、控制和生命周期管理的清晰所有权
可信与受控数据：建立权威的数据产品和控制措施，涵盖所有权、元数据、血缘、关键数据元素、对账、权限、安全、隐私、保留和质量监控
架构与现代性：将碎片化的数据存储和管道收敛为可重用的战略服务，包括统一处理、数据质量和分析层，同时减少后交易数据生态系统中的重复、过时和技术债务
AI就绪基础与创新：构建用于分析和AI的受控数据基础
应用智能数据质量管控、异常检测、自动化血缘和AI赋能的工程实践，并确保适当的安全、模型风险和人工监督
韧性、控制和监管准备：确保可扩展、可观察且可恢复的数据服务
加强预防和检测控制、审计证据、网络修复以及监管和国家变更的准备
投资组合与财务治理：负责投资组合投资决策、战略商业案例交付、技术成本效率、劳动力战略、供应商管理、运行与变更支出，以及实现平台简化和生产力收益
利益相关者与人员领导力：与产品、运营、报告、监管技术、数据办公室、风险、合规、架构和网络安保合作
领导全球团队，明确问责制、继任计划和工程卓越性
人员与人才：设定方向并通过将战略转化为清晰方向、将个人目标与团队成果对齐、提供定期建设性反馈来驱动高绩效
通过辅导和职业对话培养人才和能力，建立关键技能，拓展潜力并为未来机会做准备
以身作则，模范践行银行的价值观行为，坚持强烈的风险和操守标准，做出明智判断，创造包容的团队文化，支持身心健康，重视多元化观点，并推动问责制
优先资格
硕士或同等研究生学历优先
数据管理、数据架构、云工程、AI/ML、数据治理或企业架构的相关认证为加分项
具备额外的区域语言能力有利于全球团队和利益相关者沟通
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资银行平台规范，提供完善的退休储蓄、补充医疗及心理健康支持体系
- 聚焦前沿数据架构与AI工程化落地，技术视野开阔且能接触全球核心业务流
- 明确的混合办公政策与充足的法定假期，有助于维持高质量的工作生活平衡
- 持续学习与技能重塑机制健全，利于技术管理者保持行业竞争力
- 金融行业监管趋严，数据合规与审计要求极高，容错空间较小
- 适合具备深厚金融技术背景、擅长战略规划与跨国团队管理、追求稳健福利与长期职业发展的资深技术领导者
缺点 / 挑战
- 需协调多国时区与多元文化团队，跨地域沟通与变革管理难度较高
- 技术债清理与老旧系统迁移周期长，短期交付压力与长期架构重构存在博弈
角色解读
- 可向首席数据官(CDO)、首席技术官(CTO)或全球数字化业务负责人方向晋升
- 积累跨境数据合规与AI商业化经验后，可转型为金融科技战略咨询或独立顾问
- 在头部金融机构或科技巨头中，此类复合型技术高管具备极强的行业流动性
- 统筹规划并执行企业级后交易数据平台的战略蓝图与技术演进路线
- 主导数据治理体系、质量管控机制及AI就绪数据基础设施的建设与落地
- 协调跨部门利益相关者，管理全球技术团队的投资组合、预算与供应商生态
- 确保数据服务满足金融监管合规要求，提升系统韧性、可观测性与自动化水平
- 精通企业级数据架构设计、流批处理引擎及云原生数据平台技术栈
- 熟练掌握数据治理框架、元数据管理、血缘追踪及主数据质量控制方法
- 具备深厚的金融市场业务理解力，能将技术决策转化为业务与运营价值
- 拥有成熟的跨国团队管理能力、战略规划能力及复杂项目交付经验
申请策略
- 提前研究渣打银行近年数字化转型战略与后交易业务痛点，面试中展现业务对齐思维
- 准备1-2个处理复杂数据质量危机或监管审计的完整案例，采用STAR法则清晰陈述
- 突出主导过企业级数据平台从0到1或大规模重构的成功案例，量化降本增效指标
- 强调数据治理体系建设经验，如元数据管理、血缘追踪、质量监控体系的落地成果
- 展示跨部门协同与供应商管理经验，体现技术投资回报率(ROI)与预算管控能力
- 列举AI/机器学习在数据工程中的实际应用案例，证明技术前瞻性落地能力
- 深化对金融监管合规框架（如BCBS 239、GDPR）的理解，提升数据合规架构设计能力
- 加强云原生数据栈（如Kafka、Snowflake、Databricks）与自动化运维工具的实战掌握
面试指南
- 采用STAR结构（情境-任务-行动-结果），重点突出技术决策背后的业务考量与量化产出
- 强调“治理先行、技术赋能”的思路，说明如何通过自动化监控与标准化流程降低人为风险
- 展现分层管理理念，结合目标对齐、透明沟通与授权机制解决跨国协作痛点
- 请分享一次你主导的大型数据平台重构或技术债清理项目，你是如何平衡业务连续性与架构演进的？
- 面对严格的金融监管要求，你如何设计数据治理框架以确保合规的同时不影响数据可用性？
- 作为全球团队负责人，你如何管理跨时区协作与文化差异，提升团队交付效率与凝聚力？
- 如何将AI能力安全、可控地引入数据工程流水线，并建立有效的模型风险监督机制？
- 系统复习企业级数据架构主流方案（Lambda/Kappa）、数据治理标准(DAMA)及云数据服务特性
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活75
使命价值65
薪资福利
85较高
外资银行提供具有竞争力的薪酬与全面福利，退休储蓄、医疗保险及带薪休假制度完善，满足度高。
薪资信号偏高 (6.0千–9.0万/月)
福利待遇核心银行退休金储蓄资助、医疗保险和人寿保险、带薪年假及陪产假、灵活休假制度、持续学习文化
成长发展
80较高
岗位聚焦前沿数据架构与AI就绪基础建设，提供全球化团队领导机会及内部培训资源，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Data Architecture、AI Enablement、Cloud Engineering、Data Governance
成长机会持续学习文化、技能重塑与提升机会、导师制与职业对话
业务类型profit_center
工作生活
75中等
明确提供混合办公选项与灵活工时，配套心理健康支持与充足年假，工作生活平衡较好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡灵活办公选项、每周至少30天年假与公共假日、心理健康支持平台、弹性工作制
使命价值
65中等
银行业数字化转型与数据治理具有稳定社会价值，但岗位偏重内部技术基建与合规，直接社会影响力中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号推动商业与繁荣、促进多样性与包容性
创新程度积极采用新技术
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