AI/ML Engineer - Python, Deep Learning: (Tensorflow, Keras, PyTorch), Apache Spark, NLP/Chatbot, & Cloud: (AWS, Azure))

FactSet, światowy lider w dziedzinie informacji finansowych i analityki, poszukuje utalentowanego Inżyniera AI/ML do dołączenia do naszego dynamicznego zespołu Machine Learning. Dzięki naszej obecności na całym świecie i silnej pozycji jako jedna ze 100 najlepszych firm do pracy według FORTUNE, FactSet oferuje niezrównane możliwości w rozwijaniu technologii w aplikacjach finansowych.

Jako część naszego zespołu ML, Twoja praca będzie skupiać się na przesuwaniu granic automatycznych aplikacji finansowych. Wykorzystując bogate zasoby danych FactSet, będziesz rozwijać i wdrażać najnowocześniejsze platformy i systemy uczenia maszynowego, które wpłyną na decyzje biznesowe i wzbogacą ofertę produktów w takich obszarach jak przetwarzanie języka naturalnego, wyszukiwanie informacji i analizy predykcyjne.

• Rozwijaj Innowacyjne Rozwiązania Machine Learning: Dostosuj metody uczenia maszynowego do inteligentnego przeszukiwania informacji finansowych i analityki.
• Zajmuj się Rzeczywistymi Problemami: Identyfikuj wyzwania nadające się do rozwiązania z wykorzystaniem AI/ML i pionieruj nowe techniki w sektorze finansowym.
• Rozwijaj Integrację Chmury, NLP & LLM: Projektuj i utrzymuj solidną infrastrukturę opartą na AWS dla rozwiązań ML i AI, koncentrując się na integracji dużych modeli językowych.
• Dbaj o Doskonałość Inżynierii Oprogramowania: Dostarczaj dobrze przetestowany, gotowy do produkcji kod oraz rozwijaj intuicyjne deski rozdzielcze i wizualizacje.
• Prowadź Inicjatywy Oparte na Danych: Projektuj i wdrażaj skuteczne przepływy danych obsługujące zarówno strukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane finansowe.

Kandydaci powinni posiadać co najmniej 5 lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania w środowiskach produkcyjnych, z solidnymi podstawami w zakresie:

• Architektury chmury, preferowane AWS
• Technik przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego
• Biegłości w Pythonie, Dockerze i tworzeniu API

• Doświadczenie z dużymi modelami językowymi (OpenAI, Llama)
• Znajomość bibliotek do głębokiego uczenia takich jak Keras, PyTorch, TensorFlow
• Zrozumienie danych finansowych i zastosowań
• Znajomość narzędzi do obsługi dużych zbiorów danych, takich jak Pyspark, Hive oraz bazy danych MongoDB, SQL, NoSQL
• Ekspertyza w NLP z przetwarzaniem danych nieustrukturyzowanych przy użyciu narzędzi takich jak nltk, SpaCy

Wymagany jest stopień magistra w dziedzinie uczenia maszynowego, informatyki lub pokrewnej.

W FactSet będziesz częścią kultury, która ceni innowacje i pracę zespołową. Tutaj będziesz:

• Bezpośrednio wpływać na sposób w jaki profesjonaliści na całym świecie podejmują i realizują decyzje