永明金融
AI - Technical Lead
AI - Technical Lead
发布于 大约 16 小时前中层管理(经理/总监)
AI 估算 · 45k–75k · AI 参考估算
Hunghom, Kowloon, Hong Kong
高级经验
本科
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Aws Bedrock
Aws Sagemaker
Genai
Mlops
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
金融巨头AI技术负责人，主导GenAI落地，技术发展空间大，WLB需确认。
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。
薪资怎么样
60K
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
25 个在招
市场机会
选择面较广
人工智能 · 约 870 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是永明金融（Sun Life）的AI技术负责人，负责领导团队设计、构建和部署可产生商业价值的AI解决方案
你将端到端地负责AI项目的交付，确保与产品、工程及跨职能团队的有效协作
岗位侧重于GenAI（生成式AI）和ML（机器学习）领域的技术方向制定、最佳实践推广以及从设计到生产部署的全生命周期管理
最低要求
大学毕业生，最好拥有IT、计算机科学或相关学科背景
超过8年工作经验
至少2年相关AI工程经验
在企业环境中实践过AI/MLOps流程
具备流利的英语和中文口语及书面表达能力
工作职责
提供技术领导力：
在GenAI和ML解决方案中提供技术方向和最佳实践指导
定义并执行贯穿整个AI技术栈的技术标准、模式和最佳实践
确保符合企业架构、安全策略和监管要求
作为团队中AI/ML、GenAI及支持技术的领域专家（SME）
在设计评审和代码评审中提供实操指导
交付所有权：
端到端负责从设计、原型开发到生产部署和优化的全过程
负责交付满足业务目标的AI解决方案，而不仅仅是技术完成
掌管整个交付生命周期：发现、原型设计、模型训练/选择、开发、集成、测试、部署和生产
主导待办事项的技术梳理
估算复杂度，分解工作，并指导工程执行计划
识别与技术举措相关的潜在风险并制定缓解策略
知识管理：
监督技术文档的创建和维护
维护有关数字解决方案和AI相关材料的活跃知识库
收集用户反馈以用于未来改进
协作与沟通：
与产品经理和应用团队有效协作，对齐需求并管理依赖关系
倡导技术清晰度和有效沟通
优先资格
熟练掌握Python和Java
熟悉REST API以及FastAPI、Flask等框架
具备LangChain、LangGraph、n8n等LLM框架的使用经验
了解PostgreSQL、Cosmos DB等数据库
具有AWS云服务（特别是SageMaker和Bedrock）的实践经验
熟练掌握Docker、Kubernetes等容器化和编排工具
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位具有技术领导权，能从顶层设计和优化AI解决方案，影响力较大
- 在大型跨国金融机构内，有机会接触复杂的业务场景和大规模的企业级工程实践
- 公司注重员工发展和文化建设，提供了赋能型的工作环境
- 作为技术负责人，需要同时兼顾深度技术工作与团队管理、跨部门协调，对综合能力要求极高
- 金融行业对技术的合规性、安全性和可靠性要求严格，增加了交付的复杂度
- 适合拥有深厚AI工程背景（8年以上），并具备一定技术领导经验、沟通能力强、对金融行业有兴趣的资深技术人才
- 你不仅需要是技术专家，还要能理解业务、推动落地
缺点 / 挑战
- 技术挑战高，能接触前沿的GenAI技术（如LangChain）并应用于解决实际业务问题
- 需要将AI技术与复杂的金融业务需求精准结合，对商业理解力有较高要求
角色解读
- 技术路线：深耕AI技术，成为更资深的AI架构师或特定领域的专家
- 管理路线：随着团队规模扩大或职责增加，可能向更高层的技术管理岗位（如AI部门总监）发展
- 业务路线：凭借对业务价值的理解，转型为技术型的产品负责人或业务技术顾问
- 作为AI技术领域的领头人，负责制定GenAI和ML解决方案的技术方向和最佳实践
- 主导AI项目从概念到生产的全生命周期交付，确保方案质量、安全与合规
- 担任团队内AI/ML技术的专家，指导设计评审和代码审查，并协调跨团队协作
- 扎实的AI工程基础，特别是生成式AI（LLM）和MLOps的实践经验
- 精通Python、Java等编程语言，并熟悉相关AI框架（如LangChain）和AWS云服务
- 出色的领导力、沟通能力和端到端项目管理能力，能将技术与业务目标对齐
申请策略
- 在求职信或面试中，结合永明金融“帮助客户实现终身财务保障”的使命，阐述你如何用AI技术赋能这一目标（例如：利用AI进行个性化理财建议、风险预警等）
- 准备好讨论如何平衡技术创新与金融监管要求，这是在该行业做技术领导的关键话题
- 重点突出8年以上全栈开发经验中，最近2-3年专注于AI工程（特别是GenAI/LLM）的具体项目成果和量化业务价值
- 清晰展示使用Python/Java、AWS（SageMaker/Bedrock）、LangChain等技术栈构建端到端解决方案的完整案例
- 强调在团队中担任技术导师、主导代码评审、制定技术规范等领导力实践
- 如果具备AI/MLOps实践（如模型部署、监控流水线）经验，需单独列出
- 深入研究LLM应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex）的最新进展和生产最佳实践
- 巩固AWS AI服务（特别是SageMaker和Bedrock）的高级功能和企业级部署方案
面试指南
- 对于项目类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你作为技术负责人的决策过程、技术选型考量和最终的业务影响力
- 对于技术实践类问题，结构化地阐述你的方法论（如：设计时的安全考量、部署时的灰度策略、运行时的监控指标），并举例说明
- 对于软技能类问题，结合具体事例说明你如何进行跨部门沟通、管理技术债务、或指导初级工程师成长
- 请描述一个你主导的端到端AI项目，从需求到部署上线，你遇到的最大技术挑战是什么？如何解决的？
- 如何确保一个AI解决方案（特别是基于LLM的）在生产环境中的质量、安全和可靠性？
- 当产品需求与技术可行性或团队能力出现冲突时，你作为技术负责人如何协调和决策？
- 你如何向非技术背景的产品经理或业务方清晰地解释一个复杂的AI技术概念或方案？
- 在企业环境中实践AI/MLOps，你认为最关键的几个环节是什么？你是如何实施的？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
该职位为高级技术领导岗位，在跨国金融机构任职，薪酬福利体系预计具有市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：45K-75K/月）
成长发展
90较高
职位要求深厚AI技术功底并负责技术方向制定，能提供前沿技术实践和领导力成长的双重发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GenAI、LLM、LangChain、AWS SageMaker、AWS Bedrock、MLOps
成长机会growth、reach your potential
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确办公模式，需现场协作的可能性较大，作为领导岗位工作强度可能不低。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于通过AI技术提升客户财务健康和生活水平，具有明确的社会价值导向。
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helping our Clients achieve lifetime financial security and live healthier lives、make life brighter for our Clients
创新程度积极采用新技术
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