Lead Applied Machine Learning Scientist

Job expired!

Вас интересует использование данных из реального мира для оказания заметного влияния на малый бизнес по всему Соединенному Штатам? У вас есть драйв быть на переднем крае индустрии платежей с инновационными решениями по борьбе с мошенничеством? Если да, то мы ждем вас в JPMorgan Chase & Co.

Будучи ведущим специалистом по прикладному машинному обучению в нашей организации Trust & Safety Payments, вы будете играть ключевую роль в разработке продвинутых моделей машинного обучения, направленных на обеспечение безопасных транзакций для малых и средних предприятий. Вы будете работать с разнообразными алгоритмами искусственного интеллекта и машинного обучения для создания передовых решений, защищающих жизненно важные операции с переводами по системам Wire/ACH и карты на сумму нескольких триллионов долларов.

Корпоративный и инвестиционный банк JPMorgan Chase признан во всем мире в таких сферах, как инвестиционное банкинг, оптовые платежи и другие финансовые услуги. Заслужив доверие крупнейших корпораций, правительств и институтов более чем в 100 странах, мы стремимся к совершенству в нашей сфере.

Разработка сложных моделей машинного обучения для обнаружения различных видов платежного мошенничества, включая мошенничество со стороны торговцев и риски.
Анализ больших наборов данных с использованием передовых техник, предоставление выводов и взаимодействие с ключевыми заинтересованными сторонами.
Управление полным жизненным циклом разработки модели от извлечения данных до развертывания и постоянной оценки в производственных условиях.
Разработка и внедрение графов знаний, включающих данные из разнообразных сторонних источников.
Тесное сотрудничество с командами бизнеса, операций и продуктов для создания эффективных решений по управлению рисками и мошенничеством.
Внедрение культуры подхода AI/ML-first при разработке решений для борьбы с мошенничеством и рисками с целью повышения операционного совершенства.

Продвинутая степень (магистр или доктор наук) в области машинного обучения, науки о данных или в смежной области, такой как компьютерные науки, прикладная математика, статистика, физика или искусственный интеллект.
Прочное понимание практик машинного обучения и моделирования с алгоритмами, такими как деревь