Applied AI/ML, Sr. Associate

Название должности: Старший специалист по прикладному ИИ/МЛ

Компания: JPMorgan Chase & Co.

Присоединяйтесь к нашей инновационной технологической команде в качестве специалиста по данным/инженера машинного обучения, где вы будете решать сложные задачи в сфере коммерческого банкинга, платежных систем и финансовых услуг. Эта роль предлагает возможность оказать значительное влияние на глобальные бизнес-процессы, применив передовые методологии ИИ/МЛ.

В качестве Старшего специалиста по прикладному ИИ/МЛ вы будете использовать свой глубокий интерес к данным и обширный опыт в научных методах для создания и внедрения моделей машинного обучения. Ваша роль включает в себя разработку конвейеров МЛ с начала до конца, обучение моделей на больших данных и сотрудничество в сложных проектах по моделированию данных. Владение Python, PySpark, TensorFlow и MLOps является обязательным.

• Разработка и обучение продвинутых моделей МЛ на обширных наборах данных для различных бизнес-сценариев в Коммерческом банкинге.
• Использование инструментов для обработки данных в большом масштабе, таких как Spark и AWS EMR, для инженерии признаков, работы как со структурированными, так и неструктурированными данными.
• Применение техник глубокого обучения, включая CNN, RNN и BERT, для задач, таких как разрешение сущностей, прогнозирование и обнаружение аномалий.
• Внедрение моделей МЛ как в облачной инфраструктуре общего пользования, так и частных облаках, в том числе с использованием Kubernetes.
• Создание конвейеров МЛ с начала до конца для переосмысления существующих бизнес-приложений в системы, управляемые ИИ.
• Интеграция и управление моделями предсказаний как в пакетном, так и в режиме реального времени с существующими приложениями и интерфейсами.
• Сотрудничество над крупномасштабными экспериментальными моделями данных, проведение оценок и извлечение ключевых инсайтов.

• Продвинутая степень в области компьютерных наук, науки о данных или в смежной области.
• Минимум 3 года опыта работы в качестве специалиста по данным.
• Экспертные знания в Python, PySpark, TensorFlow и MLOps.
• Доказанный опыт в разработке и внедрении масштабируемых распределенных моделей МЛ в производственной среде.
• Знакомство с инструментами аналитики, такими как SQL, Presto,