Re: [徵才] 兆豐商業銀行 - 數據、AI工程師

看板Soft_Job (軟體人)作者dream1124時間22小時前 (2025/06/13 14:16)推噓13(13推 0噓 16→)

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※ 引述《yuanta (BIGGAN)》之銘言：在事求人，而非人求事的年代，招募要有戰略，尤其當你們想搞時下熱門的事務，偏偏薪資待遇卻無法事先大幅保障時，做事更是必須有頭有腦有謀略。如果你想找的是有一定經驗的人，那金融相較於其他產業有什麼徵才優勢？ 1. 比較有錢投資，而且金額又相對穩定不會大幅起落 2. 有成熟的發包分工體系因此你要善用優勢，而不是像某些害怕自己婚姻不幸福的漂亮女生一樣，開一堆條件以為能保護自己，結果卻只吸引來一堆騙砲渣男，好不容易碰到不錯的對象卻還嫌她不夠聰明，不能娶回家當老婆。以下是我個人的看法，中心思想只有兩點： * 只有絕對不能妥協退讓的事情才能叫作條件，其他都不是，別管它加不加分。 * 別讓自己的優勢妨礙自己找人若從上述思維來看你的招募文，最後就會寫出很不一樣的東西： : ## 職缺條件 : ### 基本條件 : 1. 數據應用工程師（Data Application Engineer） : - 具備 Java（Spring Boot）或類似開發經驗 : - 熟悉關聯式資料庫（RDB）及 RESTful API : - 熟悉 ETL 流程設計與開發經驗如果有人用 C#、Go、Python、PHP 搭配類似設計的框架寫過類似功能的東西，你能給他一兩周時間學 Java，好讓他跟你們一起完善系統嗎？若是可以，那這邊就完全不用再談工具（Java、Spring Boot）了，直接講你們要寫什麼用途的 restful web app，系統要有哪些功能，要做哪些事，要服務什麼對象，能貢獻什麼價值，做出來的東西對國家社會有什麼意義，這樣才能吸收更合適的人來供你選擇。 : 2. AI 應用工程師（AI Application Engineer） : - 具備Python（Fastapi）或類似開發經驗 : - 具備機器學習、深度學習或生成式AI領域的開發經驗 : - 熟悉主流生成式AI技術與工具，如大型語言模型（LLM）、Diffusion模型等 : - 具備資料前處理與特徵工程經驗同理，技術名詞一點都不重要，你們想改善什麼問題？為此要開發什麼用途的系統？系統有哪些功能？成果有什麼意義？ : 3. **共同條件（適用於所有職缺）** : - 具備良好的跨部門合作與溝通能力 : - 做事細心、有耐心，能穩定推進專案進度如果某甲口才好，他提的方案別的部門聽得懂，但是聽完會很幹不想合作，這樣算是能跨部門合作溝通嗎？若答案為否，但某甲有可能自認「可以跨部門合作與溝通」，因此來投履歷欸…… 反之若某乙害羞又不算很會表達，但是能扮演好自己的角色跟其他部門一起完成大專案，這樣算是能跨部門合作溝通嗎？若答案為是，但某乙有可能自認「不善長跨部門合作與溝通」，因此不敢投履歷欸…… 人會隨相處對象而展現不同面貌，因此有沒有這些特質其實是很看狀況的，而且每個人對這些詞的解讀都不同，有時會有落差。我建議不要列這種難以衡量的東西。先把人拐進來面試，實際感受一下再做決定。 : ### 加分條件 : 1. 數據應用工程師 : - 熟悉 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等資料庫技術 : - 熟悉 Hadoop、Kafka 等大數據處理工具 : - 熟悉 API 設計與整合，有微服務架構（OCP）經驗者佳 : - 熟悉敏捷開發流程與工具（如 Git、TFS）如果不是任意一點不夠熟就要完蛋，那就不重要。既然不重要，那就不用寫。這邊如果有 SI 可以協助解決問題，那還應該當成優點來寫，例：已與廠商簽訂兩年維護合約，若難克服 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 的效能問題還可以找 SI 討論。否則有經驗的求職者可能覺得：「職缺講加分，講 optional 都假的，沒八成相符就不用浪費時間投履歷」。這樣如果他懂的其實是 Oracle、MS SQL、DynamoDB，你不就嚇跑潛在的合適人選了？ : - 能依據設計原則與設計模式撰寫乾淨、可維護且高效能的程式碼這個直接請他試寫程式，或是表明想看 GitHub 了解風格是否適配還比較實際，畢竟就算他的程式碼是抄來的，他也至少抄對了範本；就算他的程式碼是從 AI 問來的，那也至少有辦法問出一套有用又可以跑的程式。 : 2. AI 應用工程師 : - 熟悉模型部署與MLOps流程，包含模型版本控管、自動化訓練與部署 : - 具備模型建置與評估的基礎能力 : - 熟悉機器學習或資料分析工具/套件（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、 : XGBoost、Pandas 等） : - 熟悉 Vector store 經驗者佳這邊可以講得更具體。你們希望他懂 MLOps 以避免什麼問題？或是想要他做啥事？列出那個問題或那些任務就好，別講太多概括型的術語。你們希望他會那些工具套件是想幹麻？寫出你們最重視的執行經驗。先吸引適當的履歷，這樣你們才有機會找到合適的人，而非嚇跑人，然後再看著一堆濫槍打鳥，只想賭一把的拐瓜劣棗嘆氣。 : --- : ## 工作內容 : 1. 數據應用工程師 : 2. AI 應用工程師這邊跟上面的狀況類似，我就先省略了。軟體工程是創造性工作，因此每陣子的任務以及工作重心都不同。既然如此，那列出一兩年內的計劃都會比寫些籠統的行動來得有意義。 : --- : ## 團隊與環境介紹 : ** 用資料驅動決策，用程式打造未來** : 我們是銀行內部的 AP 開發團隊，專注於 **AI 與數據中台建設**，致力以技術驅動業務 : 創新與成長。由於金融業對資安與稽核有高度要求，工作環境相對封閉，且部分流程較為 : 嚴謹，包含行政與採購作業。新進同仁在初期可能需花些時間適應，但我們將提供充分協 : 助，協助你順利融入團隊。 : 我們重視 **開放溝通與團隊合作**，成員之間樂於分享、彼此支援，營造出扁平、互助的工作氛圍。 : 此外，我們也積極投入人才培育，**定期參與內外部技術交流與專業訓練**，無論你希望 : 精進技術能力、挑戰系統架構設計，或探索 AI 與資料應用的前沿議題，這裡都能提供你 : 發揮所長的舞台。若要找有經驗的即戰力，那這些鼓勵新鮮小綿羊踴躍嘗試的話就可以少講了，不然有可能被他們當成過水補習班。你甚至可以直接大方說出你們對應徵者的具體期望。當然，如果待遇不算特別優秀，而且後續也不確定能否有結構性或通膨調薪，那期望的部分也不宜再說太多。 : ### 本組技術堆疊 : 版本控制與協作工具：Git、TFS : 開發語言與框架：Java、Python、Angular : API 與通訊技術：RESTful API : 資料庫與儲存技術：DB2、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL、Vector Store : 監控與效能管理：Grafana、Prometheus : 部署與機器學習平台：OCP（OpenShift）、MLOps : 雲端平台：Azure、AWS、GCP : 協作工具：M365 Copilot、GitHub Copilot 可以列這些，但重點不是有什麼，而是你們運用的方法是否恰當？有多大的權限自由運用？有多少額度或預算能運用？例如：在某種資料庫存了什麼類型的資料，總量有多大多豐富。有多少部門預算可以請 SI 協助處理問題。若使用的方式恰當，求職者就能相信同事和工作環境不會太差，這也有助於吸引更多合適的履歷。若因金融業的特殊性質而出現某些令人反感的使用規定，那也最好事先說明相關規定以及你們的配套對策，這樣人們才會知道你們沒有很僵化迂腐。有空不妨多講講你們的故事。 : --- : ### 福利項目 : - 旅遊津貼（每年）這些津貼、福利對應徵者來說都是虛無飄渺的，因此如果有些部分比其他產業還容易申請，或是能徹底落實法律規定，那就可以多談一點。最後，如果年紀較大（45+）、二度就業、非本科、有可能懷孕、無伴無子無房貸（很自由可能做不久）等狀況都不是你們實際用來刪除履歷的條件，那也不妨列上去，畢竟當別的中大型公司有年齡歧視、工作斷層歧視、學歷歧視、孕婦歧視、單身歧視時，你們就能比人家多一點活路。以上是一點淺見，祝大家都順利招募到合適的人選。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.227.199.87 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1749795388.A.01F.html

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hakama99

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neo5277

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hakama99

06/13 14:40, 21小時前 , 3^F

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