Data Scientist Lead - Machine Learning

JPMorgan Chase & Co., мировой лидер в области финансовых услуг с активами свыше 2,5 триллионов долларов, находится в процессе трансформации с целью стать организацией, ориентированной на технологии и клиентов. Работая более чем в 60 странах и имея годовой бюджет на технологии, превышающий 15 миллиардов долларов, мы активно инвестируем в создание инфраструктуры нового поколения, инновационные решения в области данных и передовые технологии искусственного интеллекта.

Мы расширяем нашу команду инженеров по искусственному интеллекту и в поисках талантов для разработки влиятельных приложений и платформ искусственного интеллекта в финансовой индустрии. Эта роль предлагает уникальную возможность работать в атмосфере стартапа, используя уникальные данные и обширные возможности обслуживания JPMorgan Chase.

• Сотрудничать со всеми бизнес-линиями и функциями в JPMorgan для создания надежных программных решений.
• Инновации путем экспериментирования и внедрения моделей машинного обучения, сервисов и платформ высшего качества, которые значительно влияют как на технологии, так и на рост бизнеса.
• Проектировать и выполнять масштабируемые и надежные конвейеры обработки данных; выполнять подробный анализ и получение инсайтов для улучшения и оптимизации бизнес-результатов.

• Продвинутая степень (BE/B.Tech, ME/MS, PhD) в области компьютерных наук, статистики, математики или в смежной области.
• Доказанный опыт программирования на Python, Java или сравнимых языках.
• Глубокие знания структур данных, алгоритмов, машинного обучения, добычи данных, извлечения информации и статистики.
• Специализация хотя бы в одной из следующих областей: обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи, обучение с подкреплением, ранжирование и рекомендации или анализ временных рядов.
• Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как Tensorflow и Pytorch, а также знакомство с инженерией промптов.
• Владение навыками разработки ETL-конвейеров данных, как пакетных, так и в реальном времени, вместе с знанием в области хранилищ данных, NoSQL баз данных, Elastic и платформ облачных вычислений, таких как AWS, GCP или Azure.
• Исключительные аналитические, критические и реш