Applied AI ML Lead - CIB Securities Services

Название: Присоединяйтесь к нашей элитной команде искусственного интеллекта на должности руководителя по прикладному ИИ и машинному обучению - вице-президента в J.P. Morgan

Вступите на передний край финансовых технологий в качестве руководителя по прикладному ИИ и машинному обучению - вице-президента в нашем престижном дивизионе по обслуживанию ценных бумаг в инвестиционном банке J.P. Morgan. Эта роль требует от инновационного лидера желания разрабатывать передовые приложения ИИ в области бизнес-аналитики, предсказательного моделирования и процессов принятия решений.

• Использовать передовые решения ИИ для решения сложных задач в области обслуживания ценных бумаг.
• Проектировать и внедрять масштабируемые, надежные функции ИИ для долгосрочного использования.
• Сотрудничать с командами программного обеспечения для интеграции сервисов машинного обучения в основные системы.
• Находить общий язык с экспертами в бизнес-домене для обеспечения эффективного общения и доверия заинтересованных сторон.
• Разрабатывать метрики для внутренней и внешней оценки для согласования производительности моделей с бизнес-целями.
• Улучшать и совершенствовать модели машинного обучения для постоянного повышения эффективности и качества.
• Оставаться в курсе последних тенденций и технологий в области ИИ, применяя инновационные методы для получения бизнес-выгоды.
• Предоставлять техническое наставничество, делиться лучшими практиками и оставаться в курсе последних достижений в области машинного обучения.

Идеальный кандидат будет обладать:

• Докторской степенью в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, науки о данных или в смежной количественной области.
• Обширным практическим опытом работы в области машинного обучения или науки о данных.
• Доказанным опытом разработки и внедрения масштабируемых возможностей науки о данных и машинного обучения в производственной среде.
• Глубоким пониманием алгоритмов машинного обучения и их применения для решения бизнес-задач.
• Знанием Python и популярных фреймворков науки о данных (например, PyTorch, pandas, numpy) и платформ MLOps (например, Sagemaker).