Principal Machine Learning Generative AI Data Engineer IV

FM Global, czołowy ubezpieczyciel majątkowy dla jednych z największych firm na świecie, obsługuje ponad jedną trzecią firm z listy Fortune 1000, dostarczając inżynieryjnie opracowane zarządzanie ryzykiem i doskonałe rozwiązania ubezpieczeniowe. Naszą misją jest utrzymanie ciągłości biznesowej klientów dzięki nowoczesnemu inżynierii zapobiegania stratom, wiedzy z zakresu zarządzania ryzykiem i solidnej sile finansowej. Działamy w ponad 100 krajach, wspierani przez nasz różnorodny i dynamiczny zespół. Poznaj tę okazję, aby przyczynić się do osiągnięcia naszych celów, rozwijając jednocześnie swoją karierę.

Jako Principal Machine Learning Generative AI Data Engineer w FM Global, będziesz:

• Przywództwo: Kierować rozwojem rozwiązań Generative AI i AI/ML, budować szlaki danych, przejść z prototypów modeli danych naukowych do produkcji, naprawiać problemy produkcyjne, monitorować operacje i utrzymywać infrastrukturę Azure.
• Współpraca: Ściśle współpracować z naukowcami zajmującymi się danymi, aby zrozumieć ich potrzeby dotyczące danych, tworzyć szlaki danych i mentorować młodszych członków zespołu. Przeprowadzać prototypy modeli danych od początku do produkcji.
• Ciągłe doskonalenie: Udoskonalać ramy wdrażania kodów i monitorowania modeli oraz dokumentować operacje projektowe dla ciągłego doskonalenia.
• Kompetencje techniczne: Projektować i utrzymywać infrastukturę w chmurze, zapewniać wysoką jakość kodu z solidnym pokryciem testów oraz prowadzić przeglądy kodu w celu utrzymania standardów najlepszych praktyk.
• Pasja do technologii: Być na bieżąco z trendami w MLOps, uczeniu maszynowym i AI oraz dzielić się wiedzą, aby FM Global utrzymywał się na czołówce branży.

Python, PySpark, SQL, Azure Promptflow, Azure Search, Cognitive Services, R Studio, Databricks, Azure ADO, Azure AI/ML Data Factory, Azure (wirtualne maszyny, aplikacje webowe Azure, przechowywanie w chmurze, Azure ML), pakiety Anaconda, Git, GitHub, GitHub Actions, Terraform, Artifactory, Airflow, Docker, Kubernetes, Linux/Windows VMs, Dynatrace, Slack do monitorowania i powiadamiania.

Aby być branym pod uwagę, musisz mieć:

• Wiedza techniczna: Co najmniej 5 lat doświadczenia z Generative AI, rozwiązaniami AI/ML, Spark SQL, sieciami neuronowymi, możliwościami wyszukiwania kognitywnego oraz programowaniem w Pythonie lub R. Doświadczenie z bibliotekami takimi jak Pandas, scikit-learn, R (tidyverse, glm, caret), MLFlow i SQL.
• Rozwój modelu: Eksperteza w projektowaniu i wdrażaniu modeli generatywnych AI przy użyciu technik takich jak GANs i VAEs.
• Optymalizacja algorytmów: Biegłość w optymalizacji algorytmów dla modeli generatywnych AI i stosowaniu technik NLP do projektów generowania tekstu.
• Duch współpracy: Umiejętność skutecznego komunikowania się i współpracy zarówno z technicznymi, jak i nietechnicznymi członkami zespołu.
• Ciekawość i innowacyjność: Silne pragnienie eksploracji i udoskonalania modeli uczenia maszynowego od projektu do wdrożenia.
• Wykształcenie: T