Compliance Models Engineering- Vice President - New York

Czy jesteś pasjonatem dostarczania najważniejszych, wysokiej jakości modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem najnowocześniejszych technologii w dynamicznym środowisku? Dołącz do naszego zespołu i dokonaj znaczącego wpływu!

Jesteśmy Compliance Engineering, globalnym zespołem ponad 300 inżynierów i naukowców zmagających się z najbardziej złożonymi, kluczowymi wyzwaniami. Nasz zespół:

• Buduje i obsługuje platformy oraz aplikacje zapobiegające, wykrywające i minimalizujące ryzyka regulacyjne i reputacyjne.
• Wykorzystuje najnowsze technologie i ogromne ilości danych strukturalnych i niestrukturalnych.
• Wykorzystuje nowoczesne frameworki do tworzenia responsywnych i intuicyjnych UX/UI oraz aplikacji Big Data.

Poszukujemy Inżyniera Uczenia Maszynowego, który dołączy do naszego zespołu Models Engineering. Z planowanym znaczącym inwestycją na rok 2024, dążymy do poprawy precyzji i przypominania naszego portfolio modeli Compliance. Potrzebujemy doświadczonych MLE, biegłych w rozwijaniu i wdrażaniu modeli ML dla big data w architekturze rozproszonej.

Jako członek naszego zespołu, Twoje obowiązki będą obejmować:

• Pracę z dużą ilością danych strukturalnych i niestrukturalnych w celu prowadzenia kompleksowych projektów uczenia maszynowego.
• Budowanie infrastruktury dla uczenia maszynowego, obejmującej inżynierię funkcji i skalowanie modeli.
• Opracowywanie, wprowadzanie do produkcji i utrzymanie modeli ML.
• Przeprowadzanie eksperymentów ML, tuningowanie cech i podejść modelowania oraz dokumentowanie wyników.
• Bliską współpracę z badaczami ML w celu przyspieszenia użycia najnowszych modeli.
• Przeprowadzanie przeglądów kodu w celu zapewnienia jego jakości.

Idealny kandydat będzie posiadał następujące cechy:

• Tytuł licencjata lub magistra w dziedzinie informatyki lub pokrewnej.
• 6+ lat doświadczenia w budowie skalowalnych systemów uczenia maszynowego.
• Solidne umiejętności kodowania i mocne podstawy z informatyki (algorytmy, struktury danych, projektowanie oprogramowania).
• Biegła znajomość Pythona i PySparka.
• Doświadczenie z technologiami rozproszonymi jak Scala, PySpark, HDFS (Avro, Parquet), AWS/GCP oraz inżynieria cech big data.
• Doświadczenie w projektowaniu systemów i definicji schematów baz danych.
• Rozległe doświadczenie z zestawami narzędzi Machine Learning oraz Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, HuggingFace).

Doświadczenie w niektórych z poniższych obszarów jest dodatkowym atutem i może wyróżnić Cię na tle innych kandydatów:

• Doświadczenie z LLM i inżynierią podpowiedzi.
• Doświadczenie we wdrażaniu aplikacji ML na AWS/GCP.
• Doświadczenie w przeglądach kodu i projektowaniu architektur dla systemów rozproszonych.

Oczekiwane wynagrodzenie podstawowe dla tego stanowiska zlokalizowanego w Nowym Jorku, USA wynosi $150,000 - $250,000. Dodatkowo, możesz być uprawniony do bonusa uznaniowego, jeśli jesteś aktywnym pracownikiem na koniec roku fiskalnego.

Goldman Sachs jest zaangażowany w dostarczanie wartościowych i konkurencyjnych