永明金融
AI Technical Lead
AI Technical Lead
发布于 3 小时前基层主管/组长
AI 估算 · 6.0–10.0万 · AI 参考估算
Hunghom, Kowloon, Hong Kong
高级经验
学历未注明
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Aws Sagemaker
Mlops
大语言模型 (Llm)
技术架构
生成式Ai (Genai)
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI技术、跨国平台、高成长潜力、社会价值导向，工作强度适中偏上
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
8.0万
比AI算法中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
47 个在招
市场机会
选择面较广
AI算法 · 61 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI技术负责人，您将主导生成式AI和机器学习解决方案的技术架构与落地交付
负责从设计、原型到生产部署的全生命周期管理，确保方案在质量、安全及合规性上符合企业标准
同时协调产品与工程团队，推动AI技术在金融业务中的实际应用与价值转化
最低要求
计算机科学、信息技术或相关专业本科及以上学历
年以上工作经验
至少2年AI工程相关经验
具备企业级AI/MLOps实践经验
精通中英文口语及书面表达
工作职责
提供GenAI和ML解决方案的技术领导、方向指引及最佳实践
拥有端到端交付责任：从设计、原型制作到生产部署和优化
确保解决方案的质量、安全性、可靠性及符合企业标准
与产品负责人和应用团队协作，对齐需求并管理依赖关系
倡导清晰的技术沟通
定义并执行AI栈的技术标准、模式和最佳实践
确保与企业架构、安全策略及监管要求一致
担任AI/ML、GenAI及相关技术的主题专家(SME)
在设计评审和代码审查中提供指导
对满足业务目标的AI解决方案交付负责
拥有交付生命周期（发现、原型、模型训练/选择、开发、集成、测试、部署、生产）
领导Backlog技术梳理
估算复杂度，分解工作，指导工程执行计划
识别技术倡议的潜在风险并制定缓解策略
监督技术文档的创建和维护
维护数字解决方案和AI相关材料及系统文档的知识库
收集用户反馈以用于未来改进
优先资格
熟练掌握Python和Java编程语言
熟悉REST API及FastAPI、Flask等框架
有LangChain、LangGraph、n8n等LLM框架实战经验
了解PostgreSQL、Cosmos DB等数据库
熟悉AWS云服务（特别是SageMaker和Bedrock）
掌握Docker、Kubernetes等容器化与编排工具
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：永明金融作为上市巨头，资源稳定，品牌认可度高
- 技术前沿：聚焦GenAI和LLM，接触行业最新技术栈，技术成长空间大
- 业务影响：直接驱动 measurable business value，技术成果易于量化和展示
- 国际化环境：在香港工作，接触多元文化团队，提升英语及国际视野
- 竞争激烈：AI领域人才密集，需持续保持技术敏锐度和学习能力
- 适合拥有8年以上经验、深耕AI工程领域、具备技术领导力且希望在金融科技领域发展的资深工程师或技术管理者
缺点 / 挑战
- 合规压力：金融行业对数据安全、隐私和合规性要求极高，可能限制部分创新速度
- 交付责任重：需对端到端交付负责，平衡技术理想与业务现实的压力较大
角色解读
- 可向首席AI架构师、技术总监（Director of AI/Engineering）或CTO方向发展
- 随着AI在金融行业的深入应用，该角色也可转型为AI产品战略负责人或数字化转型顾问
- 作为AI技术负责人，你需要主导生成式AI和机器学习项目的技术选型、架构设计与全生命周期交付
- 你不仅是技术专家，还要协调产品、工程和跨部门团队，确保AI解决方案能真正落地并产生业务价值
- 同时，你需建立技术标准，进行代码审查，并解决复杂的技术难题
- 必须具备深厚的AI/ML工程背景，特别是生成式AI领域
- 熟练掌握Python/Java编程，熟悉LangChain等LLM框架及AWS云原生服务（SageMaker/Bedrock）
- 同时需要具备良好的技术领导力、沟通能力以及对企业级合规与安全标准的理解
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点说明如何解决技术难点和业务挑战
- 展现你对生成式AI在金融场景应用的深刻理解
- 强调你的英语沟通能力，因为这是跨国团队的必备技能
- 突出GenAI/LLM项目经验，强调从原型到生产落地的完整闭环案例
- 展示技术领导力，如带领团队、制定技术标准、优化流程的具体成果
- 强调AWS云服务和MLOps实践经验，体现工程化能力
- 提及在金融或高合规要求行业的工作经历（如有）
- 深化LangChain/LangGraph等LLM应用框架的深度使用技巧
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 技术深度+业务价值：不仅讲技术细节，更要讲技术如何驱动业务目标
- 合规意识：在回答中自然融入对安全、隐私和合规的考量
- 领导力体现：强调团队协作、知识分享和技术标准制定
- 请分享一个你主导的GenAI或LLM项目，你是如何从概念验证到生产部署的？
- 在金融行业中，如何平衡AI创新的速度与数据合规/安全的要求？
- 你如何评估和选择适合的LLM框架（如LangChain vs n8n）？
- 请描述一次你解决复杂技术债务或性能瓶颈的经历
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为上市跨国企业的核心岗位，薪资福利体系完善，稳定性高，但具体薪资未披露，属于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
成长发展
90较高
职位聚焦GenAI和LLM等前沿技术，提供技术领导机会和端到端交付责任，成长路径清晰，发展空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GenAI、LLM、LangChain、LangGraph、n8n、AWS SageMaker、Bedrock、MLOps
成长机会soar to new heights、support your growth、continuous growth
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点位于香港市区，通勤便利。但作为技术负责人，需对端到端交付负责，可能面临一定的工作强度和压力，WLB情况未明确提及。
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
80较高
公司使命明确指向帮助客户实现财务安全和健康生活，具有显著的社会正向影响力，且AI技术应用于此领域，意义感强。
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、create meaningful impact
创新程度积极采用新技术
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