【深圳副CTO（AI agent）招聘】-猎头顾问深圳招聘信息-猎聘

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职位介绍: 集团 AI & 数据技术战略顶层规划 1，结合集团全业务战略、高净值客户经营目标，制定集团中长期数据 + AI Agent 一体化技术路线图，对齐各业务 BU 智能化增长目标，输出 3 年技术落地规划、年度 OKR 与资源预算方案； 2，持续跟踪大模型、多模态、多智能体、RAG、向量数据库、金融私有大模型、Agent 编排等前沿技术，结合财富管理监管合规要求，完成技术选型、技术预研、技术风险评估，建立集团 AI 技术标准与技术护城河； 3，统筹平衡短期业务智能化需求与长期技术底座建设，统筹 AI 算力、数据资产、模型资产、Agent 组件资产统一治理，避免各业务线重复造烟囱系统。企业级 AI Agent 中台 & 全域数据底座架构设计与落地 1，主导搭建集团统一金融级 AI Agent 核心平台（MCP 智能调度底座），统一规划 Agent 核心能力：智能体编排、工具调用、金融知识库 RAG、记忆管理、工作流自动化、多智能体协同、私有化大模型微调、提示词工程、模型全生命周期管控、合规审计溯源能力； 2，统筹集团全域数据治理体系建设，打通财富、资管、信托、投研、风控、客户服务、运营等多业务异构数据，构建高净值客户统一数据资产、金融产品数据库、市场研报知识库、合规规则数据库，为 AI Agent 提供高质量结构化 / 非结构化数据供给； 3，负责 AI 中台与集团现有核心业务系统（CRM、投研系统、信托管理、风控平台、交易清算、客户服务中台）深度集成，制定跨系统 API、数据互通、权限隔离、隐私计算、数据安全统一技术规范； 4，建立金融级 AI 稳定保障体系：高并发、高可用、灾备、模型监控、Agent 行为审计、异常拦截、性能优化，满足财富行业强监管、客户隐私、资管合规要求。 AI Agent 全业务 BU 落地赋能（核心核心职责） 1，深度理解财富管理全业务场景，带队落地AI Agent 赋能财富业务标杆项目，覆盖核心场景： 2，前端客户经营：高净值客户智能投顾 Agent、资产诊断智能体、家族信托方案智能生成、客户需求自动挖掘、资产配置建议智能助手； 3，投研资管：研报自动解析 Agent、市场舆情分析智能体、基金产品对比智能工具、风险指标自动化监测； 4，中后台运营：合规尽调自动化 Agent、合同智能审核、客户服务问答智能体、流程审批自动化智能体、风险预警智能体； 5，集团管理：经营数据分析智能助手、跨 BU 经营报表自动生成、内部协同办公 AI 智能体；下沉各业务 BU，协同业务负责人拆解智能化需求，输出可落地、可量化业务价值的 AI Agent 解决方案，管控项目全生命周期，对业务转化、运营提效、风险压降等结果负责； 6，沉淀可复用金融 AI Agent 组件、行业知识库、标准化工作流，降低各业务线 AI 落地周期，实现一套底座赋能全集团多条业务线快速复制创新。技术团队管理与组织建设 1，统筹集团 AI 中台部、大数据部、算法团队、AI 工程团队整体管理，搭建 50 人以上 AI & 数据技术人才梯队，搭建算法、AI 工程、数据架构、AI 产品复合人才体系； 2，建立研发流程规范、AI 工程化交付标准、模型迭代管理机制，提升 AI 项目交付效率、交付质量； 3，搭建内部 AI 技术分享、创新孵化机制，统筹外部科研机构、大模型厂商、金融科技服务商战略合作与技术引入。任职要求 1，全日制本科及以上，计算机、人工智能、大数据、软件工程、数据科学相关专业；硕士 / 博士优先； 2，10 年以上大型企业技术研发 + 技术管理经验，其中至少 5 年 AI / 大模型 / Agent 架构落地管理经验；8 年以上中高层技术管理经验（技术总监、CTO、副 CTO、首席 AI 架构师、AI 事业部负责人等同等岗位履历）； 3，完整带队搭建过企业级 AI Agent 中台 / 大模型智能平台并规模化上线商用，具备从 0 到 1 平台顶层架构设计、工程落地、多业务线复制实战成果； 4，有财富管理 / 资管 / 券商 / 私行 / 家族信托金融行业完整从业背景，深刻理解高净值客户经营、资产配置、投研、合规风控、信托、财富渠道全业务链路，拥有成熟金融业务 Sense，能独立判断业务价值； 5，核心硬性门槛：拥有 AI Agent 落地财富 / 资产管理业务真实落地案例，有智能投顾、资产诊断、投研 AI、合规自动化、客户经营智能体落地成功项目，可提供项目成果、业务量化收益佐证。（二）专业技术能力要求精通大模型技术体系：LLM 微调、RAG 检索增强、向量数据库、GraphRAG、提示词工程、私有大模型私有化部署；精通主流 Agent 框架（LangChain、LlamaIndex、Dify、AgentScope、MCP 智能调度架构、多智能体协同编排），熟悉金融 AI 平台完整技术栈；精通分布式云原生架构、大数据体系（数据湖、数仓、实时计算、数据治理、主数据、隐私计算），具备集团级全域数据底座搭建经验；熟悉金融行业数据合规、个人信息保护、资管监管对算法、模型、客户数据管控要求，具备强监管环境下 AI 系统落地经验；精通 AI 工程化全链路：模型训练、部署、监控、迭代、灰度发布、性能压测、故障治理，具备大规模高并发 AI 平台运维优化经验；熟悉主流开发语言与云原生体系（Java/Python、K8s、微服务、中间件），具备架构评审、核心技术攻坚能力。（三）管理与业务综合能力管理过 50 人以上算法、AI 工程、大数据复合技术团队，具备团队搭建、人才培养、绩效考核、技术文化建设成熟经验；极强跨业务统筹能力，能够对齐多 BU 差异化业务诉求，输出统一集团 AI 底座方案，平衡各业务线资源分配；优秀商业思维，能够把 AI 技术落地转化为可量化业务价值（客户增长、资产提升、运营人效降低、合规风险减少、渠道转化提升）；高层沟通汇报能力，可面向集团管理层、业务高管清晰输出 AI 战略、投入产出、落地路径；前瞻性技术视野，具备独立判断 AI 技术商业化落地可行性，避免纯技术导向脱离业务；抗压能力强，能统筹集团级千万级预算大型 AI 数字化转型项目，把控进度、成本、风险。（四）优先加分项头部财富管理、私人银行、公募 / 私募资管集团同等高管任职履历；主导过亿级投入集团级 AI 数字化转型项目，落地 AI Agent 赋能全业务线规模化商用；拥有自研金融行业垂直大模型、行业专属知识库、标准化金融 Agent 组件平台经验；具备港股 / 美股上市金融集团科技高管工作经验；拥有 AI 相关专利、金融科技行业权威演讲、行业标准参与制定经历；熟悉海内外财富管理行业 AI 智能化标杆实践（海外私行智能投研、客户经营 Agent 落地案例）。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：基金/证券/期货

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