Volante Technologies
Volante Technologies
Volante Technologies 為銀行及其他金融機構打造雲原生支付與金融訊息軟體。其支付即服務產品、低程式碼整合平台和 API 工具,可協助客戶串接支付系統、支援境內及跨境轉帳,並遷移至 ISO 20022。該平台支援 FedNow、RTP、Fedwire、SWIFT 和 SEPA 等支付網路,並提供支付編排、預處理和分析功能。Volante Technologies 專注於金融科技與 SaaS,服務全球企業級銀行客戶。

軟體架構副總監

負責 Java、訊息傳遞、Kubernetes 與 AI 賦能系統的架構工作。Volante Technologies 為金融企業提供低程式碼、雲端支付即服務。

說明

  • 設計並演進可擴充且可靠的分散式系統,並在適當情況下納入 AI 和 LLM 元件。
  • 選擇事件驅動架構、CQRS、Saga、Circuit Breaker 和 API Gateway 等架構模式。
  • 編製架構藍圖、循序圖和技術規格。
  • 參與程式碼審查、技術討論和衝刺儀式。
  • 使用 Apache Kafka、RabbitMQ、IBM MQ 和 ActiveMQ 設計並建置訊息傳遞解決方案。
  • 將 Apache Camel 應用於企業整合、路由和轉換流程。
  • 確保訊息架構符合高輸送量、容錯能力和規定的 SLA。
  • 開發並審查可用於正式環境的 Java 和 Spring Boot 程式碼。
  • 推動微服務實務,涵蓋 API 設計、服務拆分和服務間通訊。
  • 主導評估架構、程式庫、技術以及 AI 或 LLM 方法的概念驗證。
  • 設計 Docker 和 Kubernetes 部署策略並提供指引。
  • 負責 Kubernetes 工作負載協調、自動擴縮、資源配額和命名空間設計。
  • 與 DevOps 和平台團隊合作建置 CI/CD 管線和基礎架構即程式碼。
  • 建立分散式追蹤、結構化記錄和指標等可觀測能力。
  • 制定效能監控和警示標準。
  • 分析並調校 Java 效能,包括 JVM、堆積記憶體和垃圾回收。
  • 主導基準測試,並排除高流量、延遲敏感系統中的瓶頸。
  • 調查 JVM 記憶體洩漏,並制定節省記憶體的程式設計實務。
  • 設計關聯式資料模型,並最佳化 PostgreSQL、Oracle 或 MySQL 查詢。
  • 設計 MongoDB 結構描述、索引和彙總管線。
  • 定義資料存取模式、連線集區和快取層。
  • 維護分散式資料儲存中的資料一致性、完整性和韌性。
  • 找出技術缺口,與工程團隊製作解決方案原型,並將概念驗證結果轉化為架構建議和實作路線圖。
  • 指導工程團隊克服複雜的設計與交付挑戰。

職位要求

  • 具備 12–16 年逐步累積的實務軟體工程經驗,並擁有出色的架構實績。
  • 持續參與程式設計和工程工作,而非只負責管理或諮詢。
  • 精通 Apache Kafka、RabbitMQ、IBM MQ、ActiveMQ 和 Apache Camel。
  • 具備紮實的 Java 和 Spring Boot 技能,能夠建置企業級微服務和 API。
  • 擁有設計大型分散式系統的經驗,能處理高負載和嚴格的 SLA。
  • 熟悉 Kubernetes 和容器化技術,包括正式環境叢集維運。
  • 了解可觀測性實務,包括分散式追蹤(例如 Jaeger 或 Zipkin)、記錄(ELK/EFK)和指標(Prometheus/Grafana)。
  • 了解 JVM 內部機制、記憶體管理和效能調校技術。
  • 在關聯式資料庫(PostgreSQL、MySQL、Oracle)和 NoSQL 資料庫(MongoDB)方面均有紮實經驗。
  • 依據成熟模式和經過驗證的工程原則做出架構決策。
  • 具備從頭到尾主導概念驗證的經驗。
  • 在日常設計、程式設計、審查、文件撰寫和除錯中使用 GitHub Copilot、ChatGPT 或 Claude 等 AI/LLM 工具。
  • 能快速學習並實作 AI/LLM 解決方案,並在能帶來明確價值時,務實地將其整合至企業架構。
  • 具備支付、金融訊息傳遞或受監管金融科技平台方面的經驗。
  • 接觸過事件溯源和串流處理,例如 Kafka Streams 或 Apache Flink。
  • 具備混沌工程和韌性測試實務經驗。
  • 具備在 Java 系統中整合 LLM API 或使用 Spring AI、LangChain4j 等 AI 框架的實務經驗。
  • 熟悉向量資料庫或向量搜尋,例如 pgvector、Weaviate、Pinecone 或 Milvus,以及 RAG 模式。
  • 接觸過正式環境中的負責任 AI 實務,包括資料治理、可稽核性、成本與延遲監控,以及必要時的人工監督。

福利待遇

  • 具競爭力的薪酬。
  • 健康福利。
  • 遠端或彈性工作選項。
  • 職涯發展支援。