Machine Learning / Data Analytics - Lead Software Engineer

В JPMorgan Chase & Co., лидере в области глобальных финансовых услуг, мы рады предложить выдающуюся возможность для опытного ведущего инженера-программиста, специализирующегося на анализе данных и машинном обучении. Эта роль расположена в нашей инновационной корпоративной технологической команде, призванной сдвигать границы передового анализа данных для влияния на ключевые бизнес-цели.

Ваша роль ведущего инженера-программиста по аналитике данных поместит вас в сердце гибкой команды. Здесь вы будете улучшать, создавать и поставлять надежные технологические продукты для работы с данными, которые безопасны, стабильны и масштабируемы. Будучи основным техническим вкладчиком, вы будете отвечать за разработку критически важных решений машинного обучения в различных технических областях, помогая различным бизнес-функциям.

• Проектирование и выполнение творческих программных решений, управление разработкой дизайна и решение сложных технических задач.
• Эффективное сотрудничество с бизнес-заинтересованными сторонами и данными учеными для глубокого анализа данных и извлечения ключевых прозрений.
• Внедрение лучших практик в области машинного обучения, особенно концентрируя внимание на обнаружении аномалий.
• Создание и внедрение приложений машинного обучения в облачных средах, таких как Databricks/AWS.
• Разработка архитектуры системы "от начала до конца" для приложений аналитики данных.
• Просмотр, отладка и разработка безопасного высококачественного производственного кода.
• Проектирование и управление оптимизированными для аналитики данными конвейерами.
• Взаимодействие с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания и выполнения бизнес-требований.

• Минимум 5 лет опыта работы с инженерией данных, машинным обучением, разработкой приложений и операционной стабильностью.
• Знакомство с архитектурой Databricks Lakehouse и обработкой данных в высоком объеме.
• Умение создавать конвейеры данных с использованием библиотек Python (PySpark, Pandas, NumPy).
• Опыт работы с современными инструментами аналитики (Looker, Tableau, Quick Sense).
• Глубокие знания жизненного цикла разработки программного обеспечения, гибких методологий и автоматизации в непрерывной доставке.
• Глубокое понимание IT-с