Готовы ли вы взять на себя захватывающую и вызывающую роль в одном из ведущих мировых финансовых институтов? В JPMorgan Chase & Co. мы рады предложить уникальную вакансию в нашем Глобальном центре прикладных исследований в области технологий (GTAR). Эта роль обещает не только рост, но и возможность быть в авангарде новаторских технологий, которые меняют будущее финансов.
В качестве ученого-исследователя в GTAR ваша миссия будет состоять в продвижении разработок в области квантово-инспирированных и рандомизированных алгоритмов. Эти инновации помогут решать сложные задачи оптимизации и машинного обучения в различных финансовых приложениях. Мы ценим кандидатов, готовых внести свой вклад в разработку решений нового поколения, которые принесут пользу нашим клиентам и компании в целом.
Вы будете играть ключевую роль в:
- Содействии развитию области квантово-инспирированных и рандомизированных алгоритмов.
- Разработке высокопроизводительного программного обеспечения для реализации новейших алгоритмов.
- Выявлении и решении критических исследовательских вопросов для внутренних проектных команд.
- Сотрудничестве с другими экспертами для публикации и презентации научных результатов.
- Усилении интеллектуальной собственности JPMC за счет стратегической защиты инноваций.
Идеальный кандидат будет обладать:
- Степенью доктора наук по компьютерным наукам, физике, математике, инженерии или в смежной области, с как минимум 6-летним опытом работы.
- Доказанным лидерством в управлении исследовательскими проектами, сосредоточенными на квантовых вычислениях или смежных областях.
- Значительными способностями в научном письме и представлении сложной информации разнообразной аудитории.
- Технической грамотностью в использовании Python или C/C++, с обширным опытом разработки кода, ориентированного на производительность.
Хотя это не обязательно, дополнительное внимание будет уделено кандидатам, которые демонстрируют:
- Сильную публикационную активность в известных научных форумах.
- Экспертизу в программировании на GPU и других конкретных областях, связанных с квантово-инспирированными и рандомизированными алгоритмами.