Applied AI/ML, Sr. Associate

Stanowisko: Starszy Specjalista ds. Stosowanych AI/ML

Firma: JPMorgan Chase & Co.

Przegląd

Dołącz do naszego innowacyjnego zespołu technologicznego jako naukowiec danych/inżynier ML, gdzie będziesz mierzyć się z złożonymi wyzwaniami w bankowości komercyjnej, płatnościach i usługach finansowych. Ta rola oferuje szansę na znaczący wpływ na globalne operacje biznesowe poprzez stosowanie najnowocześniejszych metodologii AI/ML.

Streszczenie pracy

Jako Starszy Specjalista ds. Stosowanych AI/ML, będziesz wykorzystywać swoje głębokie zainteresowanie danymi i obszerne doświadczenie w metodach naukowych do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Twoje zadania będą obejmować rozwijanie całościowych procesów ML, szkolenie modeli na dużych zbiorach danych oraz współpracę nad zaawansowanymi projektami modelowania danych. Biegła znajomość Pythona, PySpark, TensorFlow i MLOps jest niezbędna.

Obowiązki

• Projektowanie i trenowanie zaawansowanych modeli ML na obszernych zbiorach danych, ukierunkowanych na różne scenariusze biznesowe w Bankowości Komercyjnej.
• Wykorzystanie narzędzi do przetwarzania danych na dużą skalę, takich jak Spark i AWS EMR, dla inżynierii cech, obsługując zarówno dane strukturalne, jak i niestrukturalne.
• Stosowanie technik głębokiego uczenia, w tym CNN, RNN i BERT, do zadań takich jak rozpoznawanie encji, prognozowanie i wykrywanie anomalii.
• Implementacja modeli ML na infrastrukturach chmury publicznej i prywatnej, w tym Kubernetes.
• Tworzenie całościowych procesów ML w celu przekształcenia istniejących aplikacji biznesowych w systemy napędzane AI.
• Integracja i zarządzanie modelami predykcji zarówno wsadowych, jak i w czasie rzeczywistym z istniejącymi aplikacjami i systemami front-end.
• Współpraca nad dużymi modelami danych eksperymentalnych, przeprowadzanie ewaluacji i wydobywanie kluczowych spostrzeżeń.

Wymagane kwalifikacje i umiejętności

• Zaawansowany stopień w dziedzinie informatyki, nauk danych lub pokrewnym kierunku.
• Co najmniej 3 lata doświadczenia jako naukowiec danych.
• Znajomość eksperta Pythona, PySpark, TensorFlow i MLOps.
• Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu skalowalnych dystrybuowanych modeli ML w środowiskach produkcyjnych.
• Znajomość narzędzi analitycznych, takich jak SQL, Presto, Spark i AWS.
• Znajomość różnych technik uczenia maszynowego i analityki.

Preferowane kwalifikacje i umiejętności

Doświadczenie w pracy z całymi procesami ML z wykorzystaniem frameworków takich jak KubeFlow, TensorFlow lub zaangażowanie w projekty z etykietowaniem danych przez tłum jest wysoce pożądane.

O JPMorgan Chase & Co.

Jako globalny lider w dziedzinie us