渣打银行
Product Specialist
Product Specialist
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公架构师
架构师
Ai Chatbot
Api设计
J2Ee
Nlp
Rag/Llm
Voicebot
云架构
微服务
值不值得投
薪资怎么样
3.9万
比架构师中位数低
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 270 个在招 · 其中架构师 2 个
市场机会
选择不多
天津 · 架构师 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
渣打银行天津团队招聘的产品专家，实质是资深技术交付与解决方案架构角色：你需要主导复杂特性、史诗与版本的技术方案设计与交付，覆盖微服务、API、云与集成架构，并重点负责银行场景下 AI 聊天机器人/语音机器人方案的端到端架构落地
工作横跨多个敏捷小队（Squad/Hive），与架构师、安全大使、产品负责人和供应商协作，确保交付在安全、合规与可扩展性上达标
最低要求
【技能与经验】
Java/J2EE、SOAP、REST、XML、JSON、Spring、JBoss Fuse
敏捷/Scrum
云工程/架构
Oracle/PostgreSQL
移动平台技能
DevOps
深入理解 AI 基础（RAG、LLM/SLM、向量数据库、意图分类、对话管理），以及语音与 NLP 能力（STT、TTS、情感分析、语音转写）
深入理解集成层（API、中间件、事件流、数据管道）
【任职资格】
年以上软件开发领域经验
具备使用敏捷方法论进行软件开发的经验
扎实的 AI 工程经验（MLOps、ML、RAG、NLP）
具备面向银行与金融市场领域的对话式 AI 聊天机器人与语音机器人设计经验
扎实的架构与集成经验
具备大型、多小队（multi-squad）交付环境的经验
具备实践敏捷与精益（Agile & Lean）框架的知识与经验
具备 API 与微服务的知识与经验
具备 J2EE 知识，并对 OOA 与 OOP 有良好理解
具备集成技术（MQ、Kafka、Solace）的知识与经验
具备容器平台与云技术的知识与经验
具备 DevOps 与 SRE 的知识与经验
具备关系型数据库与 NoSQL 数据库的使用经验
具备解决方案管理、业务拓展或相关领域的成熟经验
对软件开发生命周期有深入理解，并具备敏捷方法论经验
出色的沟通与人际交往能力，能够建立并维护与客户及合作伙伴的关系
较强的项目管理能力，以及领导跨职能团队的经验
较强的问题解决与分析能力
对技术有较强的理解力，能够快速学习新技术
计算机科学工程或同等专业本科或研究生学历
无特定认证要求，但期望具备广泛的云、架构相关认证与培训
工作职责
交付解决方案意图与应用设计，产出清晰、完整的设计与解决方案意图文档
以技术视角支持业务进行待办事项（backlog）的合理排序、细化与精简
在适用情况下监督微服务架构的实施
设计 API，并确保其安全、可扩展，且按照标准做好文档化
在交付过程中管理并缓释技术风险
向架构评审委员会（Architecture Review Forum）汇报解决方案
架构评审委员会：需产品负责人（PO）认证的 4 项声明（LuW 的一部分）——在 QPR 提交该计划审批时，我确认已启动或完成这些要求
若已启动但未完成，须符合风险团队的要求
若尚未启动，须获得相应风险团队的豁免（部分或全部）方可继续
若未获得豁免，须获得 QPR 协调人的批准，方可将该计划提交至建议的待办清单进行审批
与技术架构师就目标解决方案设计达成一致，以最小化技术债
使技术方案与应用符合既定的安全控制要求，确保合规并降低风险，避免潜在处罚
与安全大使（Security Champion）协作，识别并实施针对具体交付或流程所需的安全控制
通过对接安全大使确定适用的安全控制项
在 eSDLC 框架内审阅并批准解决方案意图（Solution Intent）第 1、2 章，再提交领域或国家架构师审批
完成全面的安全影响评估，确保符合治理要求并缓释潜在风险
确保遵守银行合规指引与标准（如数据保护），在整个交付生命周期满足技术合规（eSDLC）要求
进行解决方案规模评估，为平台、应用或应用集合设计详细的技术方案
与 IT 变更与发布经理协作，制定包含技术依赖的策略性交付与发布计划
主动识别跨蜂巢（Hive）或小队的依赖与风险，并制定缓释计划，无需等待正式计划会议
制定变更实施、发布计划与运行手册（run book），包含技术依赖，并在小队与架构师支持下对齐所有合作方
定期审视小队在可预测性、质量、团队情绪（Squad Sentiment）等方面的指标，支持团队提升价值交付
与 chapter 合作推广质量工程与技术工艺，推动解决方案标准化与服务可复用
与子域技术负责人（Subdomain Tech Lead）协作，制定并推动应用策略与路线图
确保蜂巢（Hive）内解决方案在技术上与业务架构、技术架构及企业技术标准保持一致
与首席产品负责人（Chief Product Owner）一起执行蜂巢的产品愿景
沟通技术可行性与约束，向干系人清晰阐释技术问题
为技术创新做贡献，并在工程社区内分享知识
持续跟进新兴技术，主导内部工作坊与研讨会，鼓励团队参与创新计划
影响技术待办与战略举措的优先级排序
在路线图中将技术债与客户成果一并考量，确保长期可持续性的平衡
使详细技术方案与战略路线图、长期架构、产品/平台愿景以及组织整体技术方向与标准保持一致
支持小队将待办事项切分为可独立向客户交付的体验切片，并对各小队的技术交付与技术卓越负责
识别并处理技术与设计依赖，提升交付速度与质量，确保交付顺畅
负责与技术对口方协作缓释技术债，在风险、监管事项与新功能/变更之间取得平衡，保持较低的变更成本
负责与技术方合作，确保待办中同时体现功能性与非功能性需求，并有缓释或规避技术债的方案
带领小队定义功能性与非功能性需求，确保 API 响应时间、整体系统性能等关键指标达标
作为解决技术与设计问题的专家
推动负责任且合理的技术方向，构建可复用、可扩展、可互操作并能与既有投资集成的解决方案
与供应商协作，将供应商交付物与内部系统集成，并解决影响交付的问题
与 PO 一起推动 POC 或 RFP 及供应商评估，确保按渣打技术标准进行评估
创建并管理端到端实施架构，具备非常扎实的 AI 聊天机器人/语音机器人解决方案架构、定制化、配置、集成、编码、设计模式与自定义业务逻辑能力
参与需求收集
对 AI 聊天机器人与语音机器人解决方案（含集成）进行设计评审
指导 AI 聊天机器人与语音机器人解决方案实施的最佳实践
识别潜在项目风险与问题
支持整体技术方案落地，并将其向下传导至项目交付团队
在客户环境、需求与资金约束下制定最优技术方案
确保遵守银行标准，并在架构评审会议上获得通过
开发支持报表需求所需的数据流/数据集/数据策略
理解 NBA（Next Best Action）需求与完整的 AI 聊天机器人与语音机器人解决方案架构
审阅并参与部署活动与实践
为整体技术方案做贡献并付诸实践
【业务（Business）】
与子域技术负责人协作，制定并推动应用策略与路线图
【流程（Processes）】
定期审视小队在可预测性、质量、团队情绪方面的指标，支持团队提升价值交付
与 chapter 合作推广质量工程与技术工艺，推动解决方案标准化与服务复用
【人员与人才（People & Talent）】
为技术创新做贡献，并在工程社区内分享知识
持续跟进新兴技术，主导内部工作坊与研讨会，鼓励团队参与创新计划
【治理（Governance）— 技术治理】
遵守系统交付控制要求，并在每一次（技术）投产发布时予以认证
控制范围涵盖：需求、架构（见架构评审委员会）、安全（见网络安全服务）、开发、测试、IT 韧性、服务水平管理、技术运维与支持、发布管理、软件配置管理
【监管与商业行为（Regulatory & Business Conduct）】
展现模范行为，践行集团的价值观与行为准则
对在渣打银行范围内贯彻最高道德标准（包括监管与商业行为）承担个人责任，包括在字面与精神上理解并确保遵守所有适用法律、法规、指引与集团行为准则
带领达成银行行为原则所列出的成果
有效且协作地识别、上报、缓释与解决风险、行为与合规事项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈复合且前沿，云原生、微服务、API 与 LLM/RAG 对话式 AI 同时覆盖，技能积累面广
- 交付治理体系成熟（eSDLC、架构评审、安全控制），能系统化提升工程规范与架构文档能力
- JD 明确提供弹性工作安排、较充足的假期与身心健康支持，福利结构较完整
- 金融行业 AI 落地场景真实，银行领域的对话式 AI 经验在业内可迁移性强
- 门槛很高：要求十年以上经验，同时具备架构、AI 工程与银行业务理解，复合度极高
- 治理流程较重，架构评审、QPR 认证、安全与合规评审环节多，推进节奏可能受流程制约
- 跨小队协作复杂，需要在没有直接汇报关系的情况下推动多方达成技术共识
- 适合有十年以上开发与架构经验、希望在金融行业做 AI 对话系统落地的资深技术人员，尤其适合享受“技术深度 + 跨团队协调”双重角色的人
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可继续深耕为领域架构师或企业架构师，也可聚焦 AI 平台技术负责人方向，掌握金融机构 AI 落地的完整方法论
- 也可转向技术管理路线，如子域技术负责人、工程经理，负责更大范围的团队与交付
- 在银行科技体系中积累的合规、安全与治理经验，是向更高层技术治理岗位过渡的重要资本
- 作为资深技术交付专家，为复杂特性、史诗与版本制定解决方案意图与应用设计文档，并在架构评审委员会上答辩
- 主导银行场景下 AI 聊天机器人/语音机器人方案的端到端实施架构，包括需求收集、设计评审、集成、配置与最佳实践指导
- 与安全大使、架构师、变更与发布经理、供应商协作，落实安全控制与合规要求，识别并缓释技术债与跨团队依赖
- 跟踪小队在可预测性、质量、团队情绪上的指标，推动质量工程与服务复用，支撑蜂巢产品愿景落地
- 十年以上软件开发经验，扎实的 Java/J2EE、Spring、REST/SOAP、微服务与 API 设计与集成能力
- 云平台与容器、DevOps/SRE、Oracle/PostgreSQL 与 NoSQL、MQ/Kafka/Solace 等集成技术
- AI 工程能力：RAG、LLM/SLM、向量数据库、意图识别与对话管理、STT/TTS 等语音与 NLP 技术
- 银行/金融场景对话式 AI 设计经验，以及大型多小队敏捷交付中的沟通、协调与项目管理能力
申请策略
- 该岗位标题为 Product Specialist，但内容实质是技术交付与解决方案架构，简历与面试应主动对标“技术交付负责人/方案架构师”而非产品经理
- 提前了解渣打的技术组织方式（Hive/Squad/Chapter）与业务条线，便于面试中快速对齐语境
- 突出端到端解决方案架构案例，尤其是微服务拆分、API 设计与集成层（Kafka/MQ/Solace）的落地细节
- 用可量化结果说明 AI 对话系统成果，如意图识别准确率、自助解决率、响应时延等
- 展示在大型多小队敏捷环境中的技术主导经验，以及与安全、合规、供应商协作的经历
- 明确列出 Java/J2EE、Spring、云平台与容器、DevOps/SRE 的项目经验与相关认证
- 补齐 RAG/LLM 应用架构与向量数据库的实操经验，最好有可演示的对话机器人项目或 Demo
- 提前熟悉银行 eSDLC、安全控制与数据合规的基本要求，理解架构评审材料的组织方式
面试指南
- 用 STAR 结构：先交代业务背景与约束，再说明你的技术判断与备选方案，最后给出结果指标与复盘
- 架构类问题先讲原则（可扩展、安全、可复用），再讲具体技术选型与取舍，最后说风险与缓释措施
- 协作类问题强调“无授权影响力”：如何建立共识、量化依赖影响、设定里程碑与升级机制
- 请描述一个你主导的端到端解决方案架构案例，你是如何做微服务拆分与 API 设计的？在银行场景落地 AI 聊天机器人/语音机器人时，你如何设计 RAG、意图识别与对话管理？当多个小队之间存在技术依赖冲突时，你如何识别并推动解决？你如何在强合规、强评审流程的组织里平衡交付速度与技术治理？你如何管理和偿还技术债，并说服业务接受相应投入？
- 准备 2-3 个可深挖的项目案例，分别覆盖微服务/API 架构、云与容器/DevOps、AI 对话系统三类
- 复习 LLM/RAG、向量数据库、STT/TTS、对话管理等概念，能够讲清不同架构方案的取舍
- 了解渣打的业务范围与技术治理框架（eSDLC、架构评审委员会、QPR），面试中体现对流程与合规的理解
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