Applied AI / ML Sr Associate

<p>В JPMorgan Chase & Co. мы не просто ведущая финансовая компания. Мы — катализатор позитивных изменений, ищем не просто сотрудников, а пионеров, стремящихся оказывать значимое влияние. Готовы стать создателем изменений?</p>

<p>Как <strong>Старший специалист по прикладному ИИ/ML</strong>, вы будете лидировать в инициативах, способствующих долгосрочному росту и прибыльности за счет стратегических бизнес-прозрений. Ваша задача — не только разработка и развитие передовых моделей машинного обучения, но и тесное сотрудничество с высшим руководством и различными заинтересованными сторонами в организации, такими как маркетинг, управление рисками и технологические команды, чтобы обеспечить инновационность и эффективность этих моделей. Это роль, в которой ваш труд будет напрямую влиять на решения большой важности и иметь заметное влияние на наше глобальное предприятие.</p>

<p>Ваши ежедневные задачи будут включать:</p>
<ul>
<li>Разработка моделей машинного обучения для повышения эффективности процессов принятия решений на всех этапах жизненного цикла клиента, от привлечения до взыскания в нашем карточном бизнесе.</li>
<li>Создание, поддержка и улучшение инструментов для объяснимости и справедливости моделей ИИ/ML.</li>
<li>Применение передовых техник машинного обучения для построения и управления сложными моделями на крупных данных.</li>
<li>Работа вместе с высшим руководством для превращения амбициозных идей в действенные, масштабируемые решения моделирования.</li>
</ul>

<p>Кандидаты должны обладать:</p>
<ul>
<li>Степенью доктора наук или магистра в количественной области, такой как информатика, математика, статистика или инженерия.</li>
<li>Подтвержденным опытом проектирования, разработки и внедрения моделей машинного обучения в производственной среде.</li>
<li>Подробным знанием передовых техник машинного обучения и умением программировать с использованием языков и фреймворков, таких как Python, Tensorflow, Spark или Scala.</li>
<li>Опытом работы в секторе кредитных карт и сильным коммерческим чутьем, особенно в отношении использования моделей в масштабных средах, таких как распределенные системы Spark.</li>
</ul>

<p>Мы помогаем поч