Volante Technologies
Volante Technologies
Volante Technologies 为银行及其他金融机构构建云原生支付与金融报文软件。其支付即服务产品、低代码集成平台和 API 工具可帮助客户连接支付系统、支持境内及跨境转账,并迁移至 ISO 20022。该平台支持 FedNow、RTP、Fedwire、SWIFT 和 SEPA 等支付网络,并具备支付编排、预处理和分析功能。Volante Technologies 专注于金融科技与 SaaS,为全球企业级银行客户提供服务。

软件架构副总监

负责 Java、消息传递、Kubernetes 和 AI 赋能系统的架构工作。Volante Technologies 为金融企业提供低代码、云端支付即服务。

描述

  • 设计并演进可扩展且可靠的分布式系统,并在适当情况下纳入 AI 和 LLM 组件。
  • 选择事件驱动架构、CQRS、Saga、Circuit Breaker 和 API Gateway 等架构模式。
  • 编制架构蓝图、时序图和技术规范。
  • 参与代码审查、技术讨论和冲刺仪式。
  • 使用 Apache Kafka、RabbitMQ、IBM MQ 和 ActiveMQ 设计并构建消息传递解决方案。
  • 将 Apache Camel 应用于企业集成、路由和转换流程。
  • 确保消息架构满足高吞吐量、容错能力和规定的 SLA。
  • 开发并审查可用于生产环境的 Java 和 Spring Boot 代码。
  • 推动微服务实践,涵盖 API 设计、服务拆分和服务间通信。
  • 牵头评估框架、库、技术以及 AI 或 LLM 方案的概念验证。
  • 设计 Docker 和 Kubernetes 部署策略并提供指导。
  • 负责 Kubernetes 工作负载编排、自动扩缩容、资源配额和命名空间设计。
  • 与 DevOps 和平台团队协作建设 CI/CD 流水线和基础设施即代码。
  • 建立分布式追踪、结构化日志和指标等可观测能力。
  • 制定性能监控和告警标准。
  • 分析并优化 Java 性能,包括 JVM、堆内存和垃圾回收。
  • 牵头基准测试,并解决高流量、低延迟敏感型系统中的瓶颈。
  • 调查 JVM 内存泄漏问题,并制定节省内存的编程实践。
  • 设计关系型数据模型,并优化 PostgreSQL、Oracle 或 MySQL 查询。
  • 设计 MongoDB 模式、索引和聚合管道。
  • 定义数据访问模式、连接池和缓存层。
  • 维护分布式数据存储中的数据一致性、完整性和韧性。
  • 识别技术差距,与工程团队一起制作解决方案原型,并将概念验证结果转化为架构建议和实施路线图。
  • 指导工程团队应对复杂的设计与交付挑战。

任职要求

  • 具备 12–16 年逐步成长的实战软件工程经验,并拥有出色的架构实践记录。
  • 持续参与编码和工程工作,而非只承担管理或咨询职责。
  • 精通 Apache Kafka、RabbitMQ、IBM MQ、ActiveMQ 和 Apache Camel。
  • 具备扎实的 Java 和 Spring Boot 技能,能够构建企业级微服务和 API。
  • 拥有设计大型分布式系统的经验,能够应对高负载和严格的 SLA。
  • 熟悉 Kubernetes 和容器化技术,包括生产集群运维。
  • 了解可观测性实践,包括分布式追踪(如 Jaeger 或 Zipkin)、日志(ELK/EFK)和指标(Prometheus/Grafana)。
  • 了解 JVM 内部机制、内存管理和性能调优技术。
  • 在关系型数据库(PostgreSQL、MySQL、Oracle)和 NoSQL 数据库(MongoDB)方面均有扎实经验。
  • 基于成熟模式和经过验证的工程原则做出架构决策。
  • 具备从头到尾牵头概念验证的经验。
  • 在日常设计、编码、审查、文档编写和调试中使用 GitHub Copilot、ChatGPT 或 Claude 等 AI/LLM 工具。
  • 能够快速学习并实施 AI/LLM 解决方案,并在其能带来明确价值时务实地集成到企业架构中。
  • 具备支付、金融消息传递或受监管金融科技平台方面的经验。
  • 了解事件溯源和流处理,例如 Kafka Streams 或 Apache Flink。
  • 具备混沌工程和韧性测试实践经验。
  • 具备在 Java 系统中集成 LLM API 或使用 Spring AI、LangChain4j 等 AI 框架的实战经验。
  • 熟悉向量数据库或向量搜索,例如 pgvector、Weaviate、Pinecone 或 Milvus,以及 RAG 模式。
  • 了解生产环境中的负责任 AI 实践,包括数据治理、可审计性、成本与延迟监控,以及必要时的人工监督。

福利待遇

  • 有竞争力的薪酬。
  • 健康福利。
  • 远程或灵活的工作方式。
  • 职业发展支持。

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