Applied AIML Data Scientist Lead - Vice President

Êtes-vous passionné par la résolution de problèmes commerciaux complexes en utilisant des algorithmes avancés d'IA/ML ? Rejoignez-nous en tant que Responsable IA/ML Appliquée et mettez à profit votre expertise pour développer, tester et évaluer des solutions à fort impact. Vous travaillerez avec un pool de données riche provenant de sources internes et externes, en utilisant Python/Spark via AWS et d'autres systèmes. Vous serez responsable de la gestion du cycle de vie du projet et de la livraison de résultats significatifs.

• Comprendre des problèmes commerciaux complexes et identifier des opportunités pour des solutions IA/ML.
• Collaborer avec des partenaires commerciaux pour mener des transformations basées sur les données.
• Gérer le cycle de développement de l'apprentissage automatique et exécuter des étapes cruciales du projet.
• Diriger toutes les étapes du processus de développement du modèle, y compris le traitement des données, l'entraînement des modèles, les tests et la sélection.
• Générer des insights significatifs à partir de l'analyse des données et les présenter efficacement à divers publics.
• Encadrer les jeunes data scientists et favoriser un environnement de travail collaboratif.
• Collaborer avec les ingénieurs en apprentissage automatique pour déployer des solutions.
• Maintenir les modèles et diriger les actions de correction nécessaires.
• Rester à jour sur les tendances de recherche en IA/ML/LLM/GenAI et garder une mentalité d'amélioration continue.

• Diplôme supérieur (MS, PhD) dans un domaine quantitatif (par exemple, Data Science, Informatique, Mathématiques Appliquées, Statistiques, Économétrie).
• Au moins 5 ans d'expérience dans le domaine de l'IA/ML appliquée.
• Expertise approfondie avec les projets d'IA/ML, y compris les modèles supervisés et non supervisés.
• Solides compétences en programmation en Python, R ou langages équivalents.
• Maitrise du traitement de grands ensembles de données et de la résolution de problèmes complexes liés aux données.
• Expérience avec des outils analytiques tels que SQL, Spark, Scikit-Learn, XGBoost, l'analyse de graphes et les réseaux neuronaux.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes, en communication (verbale et écrite) et en travail d'équipe.

• Expérience avec l'ingénierie de l'apprentissage automatique et la mise en œuvre de modèles d'IA dans AWS ou d'autres plateformes cloud.
• Familiarité avec l'industrie des services financiers.

JPMorgan Chase & Co. est l'une des plus anciennes institutions financières, offrant des solutions financières innovantes à des millions de consommateurs, petites entreprises et de nombreux clients parmi les plus éminents au monde, sous les marques J.P. Morgan et Chase. Avec plus de 200 ans d'histoire, nous sommes un leader dans le domaine de la banque d'investissement, des services bancaires de consommation et aux petites entreprises, de la banque commerciale, du traitement des transactions financières et de la gestion d'actifs.

Nous offrons un ensemble de récompenses totales compétitif, comprenant un salaire de base, une compensation incitative discrétionnaire et une large gamme de prestations. Ces avantages incluent une couverture complète des soins de santé, des centres de santé et de bien-être sur site, un plan d'épargne-retraite, une garde d'enfants de secours, le remboursement des frais de scolarité, un soutien en santé mentale, du coaching financier, et plus encore. L'éligibilité aux avantages peut varier selon le poste et l'emplacement.

Nous reconnaissons que notre main-d'œuvre diversifiée est clé de notre succès. En tant qu'employeur offrant l'égalité des chances, nous valorisons la diversité et l'inclusion chez JPMorgan Chase & Co. Nous ne faisons pas de discrimination en fonction d'attributs protégés, notamment la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'âge, le statut marital ou de vétéran, la grossesse ou le handicap. Nous accomodons également les pratiques et croyances religieuses des candidats et des employés, ainsi que les besoins liés à un handicap mental ou physique.