Lead AI/ML Engineer - (Python, Deep Learning: (Tensorflow, Keras, PyTorch), Apache Spark, NLP/Chatbot, & Cloud: (AWS, Azure))

FactSet, мировой лидер в предоставлении финансовой информации и аналитики, приглашает на работу ведущего инженера по ИИ/машинному обучению в нашу авторитетную команду машинного обучения. FactSet, пользующийся уважением среди ведущих инвестиционных профессионалов мира, признан одной из 100 лучших компаний для работы по версии журнала FORTUNE, а также лучшим местом работы в Великобритании и Франции. Наша приверженность совершенству на этом не останавливается; FactSet успешно добился годового дохода в $1.4 миллиарда и поддерживает динамичный коллектив сотрудников, насчитывающий более 9,600 человек по всему миру.

Занимая должность ведущего инженера по ИИ/машинному обучению в FactSet, вы будете возглавлять проекты в передовом отделе машинного обучения, сосредотачиваясь на обработке естественного языка и инициативах проектов в области ИИ. Ваше лидерство подтолкнет развитие наших решений для чат-ботов на базе ИИ, повышая эффективность и удобство использования богатого контента Fact’Set и передовых возможностей.

• Возглавлять проекты машинного обучения и NLP: Повышение клиентского опыта через автоматизацию и инновации, а также сокращение затрат.
• Поддержание программ ML/NLP: Обеспечение безупречной работы всех приложений машинного обучения для поддержки потребностей клиентов и оперативное решение возникающих проблем.
• Исследования и разработка: Непрерывная оптимизация существующих моделей и разработка новых решений, продвигающих эффективность нашей технологии.
• Коммуникация со стейкхолдерами: Поддержание прозрачности с бизнес-стейкхолдерами о статусе проектов и ожидаемых сроках.
• Руководство командой: Регулярное проведение проектных встреч, создание продуктивной атмосферы и наставничество над младшими инженерами машинного обучения.

• Не менее 7 лет профессионального опыта инженера-программиста.
• 3-5 лет опыта управления или руководства командой инженеров.
• Широкий опыт в области облачной архитектуры, особенно с сервисами AWS.
• Глубокое понимание обработки естественного языка, машинного обучения и технологий ИИ.
• Профессионализм в Python, Docker и разработ