Data Domain Architect Analyst - Data Annotation, Finance

Le Machine Learning team de JPMorgan Chase utilise des techniques de pointe et des données uniques pour améliorer les décisions commerciales. En tant qu'Analyste Architecte du Domaine de Données - Annotation de Données, vous ferez partie intégrante de notre équipe de classe mondiale, en vous concentrant sur la collecte, l'annotation et l'enrichissement des données pour les modèles d'apprentissage automatique. Ce rôle offre des opportunités exceptionnelles dans toutes les lignes de métier.

Dans ce rôle dynamique, vous collaborerez étroitement avec les parties prenantes, comprendrez les objectifs commerciaux et travaillerez sur diverses tâches liées aux données telles que l'identification, l'annotation et la validation. C'est une opportunité unique d'appliquer vos compétences dans un environnement à la pointe de la technologie.

• Utiliser des outils de labellisation des données pour annoter les données destinées aux modèles d'apprentissage automatique.
• Collaborer avec les parties prenantes, y compris les ingénieurs en apprentissage automatique, les data scientists et les gestionnaires de produits dans les lignes de métier de JPMorgan Chase telles que Investment Banking, Commercial Banking et Asset Management.
• Gérer les engagements depuis la compréhension des objectifs commerciaux jusqu'à l'identification, l'annotation et la validation des données.
• Interpréter les nuances du langage de l'industrie financière pour une annotation précise des données.
• Définir et comprendre les relations entre les entités de données.
• Valider les résultats des modèles et fournir des retours orientés business pour les améliorations.
• Communiquer clairement les concepts complexes d'annotation des données aux publics techniques et commerciaux.
• S'adapter aux directives, priorités et environnements en constante évolution.
• Transcrire des enregistrements audio et identifier les mots-clés et les sentiments pertinents.
• Développer des documentations et des lignes directrices pour les conventions d'annotation des données.
• Créer des workflows, des processus et des KPI pour mesurer la performance et la qualité de l'annotation.
• Servir d'expert en la matière pour créer et structurer de nouvelles annotations et étiquettes.
• Collaborer avec les équipes d'ingénierie ML pour optimiser les workflows d'annotation.
• Augmenter la productivité grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, aux LLM et aux scripts programmatiques.
• Améliorer les workflows de labellisation et s'assurer de la qualité et de la cohérence des annotations.
• Participer aux programmes stratégiques pour améliorer les livrables d'annotation.
• Identifier et mettre en œuvre des opportunités de solutions évolutives et d'améliorations des processus.
• Comprendre les interactions complexes des données et leurs impacts sur les affaires.

• Maîtrise des langages de programmation tels que Python et Unix.
• Solide formation académique en apprentissage automatique, data science, data analytics, informatique ou domaines connexes.
• 5+ années d'expérience pratique en data science, data analytics ou recherche avec une expérience en leadership.
• Capacité à travailler à la fois de manière indépendante et collaborative en équipe.
• Curiosité, nature travailleuse, souci du détail et intérêt marqué pour résoudre des problèmes analytiques complexes.

• Expérience dans l'extraction de données à partir de documents financiers.
• Expertise en annotation de données, labellisation, désambiguïsation d'entités et enrichissement de données.
• Familiarité avec les méthodes standards d'annotation et de labellisation.
• Expérience avec les services et outils de traduction vocale.
• Connaissance des paradigmes de l'apprentissage automatique et de l'IA tels que la classification de texte, la reconnaissance d'entités et la récupération d'information.

JPMorgan Chase & Co., avec une riche histoire de plus de 200 ans, est un leader des services financiers offrant des solutions innovantes à des millions de consommateurs et aux grandes entreprises du monde entier. Nous valorisons la diversité de notre main-d'œuvre mondiale, reconnaissant que nos talents collectifs sont au cœur de notre succès. En tant qu'employeur