Sr Manager Machine Learning, Regulatory - Hybrid/Remote

O firmie Cboe:
Cboe to jedna z największych na świecie spółek holdingowych giełd, oferująca innowacyjne rozwiązania handlowe i inwestycyjne inwestorom na całym świecie.

Co robimy

Zespół Regulatory Technology w Cboe opracowuje rozwiązania monitorujące dziesięć różnych rynków akcji, opcji i kontraktów terminowych w USA i Europie. Nasi menedżerowie kierują wysoko wydajnymi zespołami inżynierskimi, aby dostarczać projekty o krytycznym znaczeniu dla systemów nadzoru rynkowego. Przetwarzamy dane z różnych platform giełdowych, projektujemy systemy zdolne do analizowania miliardów zdarzeń dziennie oraz optymalizujemy je pod kątem zwiększonej ilości danych. Skupiamy się na tworzeniu użytecznych informacji dla naszych analityków, aby zapewnić sprawne, uporządkowane i zgodne z przepisami działania rynków. Zobowiązujemy się do ciągłego uczenia się i analitycznego myślenia.

Lokalizacja

Flex Hybrid w Lenexa, KS lub Chicago, IL. Praca zdalna z pewnymi wyjazdami jest również możliwa.

Obowiązki

• Kierowanie zespołem inżynierów ML wspierających nasz program nadzoru rynkowego.
• Opracowywanie nowych koncepcji i eksperymentów z zakresu uczenia maszynowego związanych z regulacyjnym nadzorem rynkowym.
• Prototypowanie nowych koncepcji ML w celu ich wdrożenia przez zespół inżynierski ML.
• Tworzenie i promowanie architektur technicznych skracających eksperymenty ML i cykle produkcyjne.
• Prowadzenie dyskusji z zespołami nadzoru w celu dopracowania koncepcji ML i ich realizacji.
• Promowanie kultury przejrzystej komunikacji, dokumentacji i transparentności wokół projektów ML w dziale regulacyjnym.
• Inspirowanie inżynierów do aktualizowania swojej wiedzy na temat najnowszych rozwoju w dziedzinie uczenia maszynowego, inżynierii danych i przetwarzania w chmurze.
• Planowanie projektów ML, przypisywanie zadań według priorytetów i kompetencji oraz utrzymywanie aktualnych planów sprintu.
• Regularne informowanie interesariuszy o postępach i proaktywne zarządzanie relacjami z interesariuszami.
• Prowadzenie działań rekrutacyjnych na stanowiska inżynierów ML oraz mentoring podwładnych w celu osiągnięcia doskonałości indywidualnej i zespołowej.
• Przeprowadzanie planowania i oceny wyników zgodnie z wytycznymi organizacyjnymi i departamentalnymi.
• Uczestniczenie w procedurach zgodności z przepisami i zapewnienie zgodności zespołu.
• Reprezentowanie technicznych potrzeb zespołu ML w celu uzyskania wsparcia innych zespołów inżynierskich i działu regulacyjnego.

Wymagania dotyczące pracy

• Minimum osiem lat doświadczenia w zarządzaniu technologią, kierując małymi zespołami rozwijającymi aplikacje w środowisku korporacyjnym.
• Co najmniej trzy lata praktycznego doświadczenia w szkoleniu, dostrajaniu i produkcji modeli uczenia maszynowego.
• Biegłość w korzystaniu z powszechnych frameworków, algorytmów i bibliotek związanych z uczeniem maszynowym.
• Praktyczne doświadczenie w korzystaniu z Pythona dla dużych zbiorów danych.
• Doświadczenie w korzystaniu z SQL do rozwoju aplikacji i analizy danych.
• Rozwój w