Compliance Models Engineering- Vice President - New York

Вам подобається створювати критично важливі, високоякісні моделі машинного навчання, використовуючи сучасні технології в динамічному середовищі? Приєднуйтеся до нашої команди і зробіть значний внесок!

Ми - Compliance Engineering, глобальна команда з понад 300 інженерів та вчених, які займаються найскладнішими та найважливішими викликами. Наша команда:

• Створює та експлуатує платформи та додатки для запобігання, виявлення та пом'якшення регуляторних та репутаційних ризиків.
• Використовує найновіші технології та великі обсяги структурованих і неструктурованих даних.
• Використовує сучасні фреймворки для створення чуйних та інтуїтивних UX/UI та Big Data додатків.

Ми шукаємо інженера з машинного навчання для приєднання до нашої команди Models Engineering. З значними інвестиціями, запланованими на 2024 рік, ми маємо на меті покращити точність і відгук нашого портфоліо Compliance моделей. Нам потрібні досвідчені MLE, які володіють навичками розробки та розгортання моделей ML для великих даних у розподіленій архітектурі.

Як член нашої команди, ваші обов'язки включатимуть:

• Роботу з великими обсягами структурованих і неструктурованих даних для реалізації проектів машинного навчання від початку до кінця.
• Створення інфраструктури для машинного навчання, включаючи інженерію ознак та масштабування моделей.
• Розробку, впровадження та обслуговування моделей ML.
• Проведення експериментів ML, налаштування ознак та моделювання підходів, документування результатів.
• Тісну співпрацю з дослідниками ML для прискорення використання новітніх моделей.
• Проведення код-рев'ю для забезпечення якості коду.

Ідеальний кандидат матиме такі атрибути:

• Ступінь бакалавра або магістра в галузі комп'ютерних наук або подібній сфері.
• Понад 6 років досвіду у створенні масштабованих систем машинного навчання.
• Міцні навички програмування та ґрунтовні знання з основ комп'ютерних наук (алгоритми, структури даних, програмна архітектура).
• Високий рівень володіння Python та PySpark.
• Досвід роботи з розподіленими технологіями, такими як Scala, PySpark, формати файлів HDFS (Avro, Parquet), AWS/GCP та інженерією ознак для великих даних.
• Досвід у проектуванні систем та визначенні схем баз даних.
• Обширний досвід з інструментами машинного та глибинного навчання (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, HuggingFace).

Досвід у деяких з наступних областей буде перевагою та виділить вас серед інших кандидатів:

• Попередній досвід з LLMs та Prompt Engineering.
• Досвід в розгортанні ML-додатків на AWS/GCP.
• Досвід у проведенні код-рев'ю та проектуванні архітектури для розподілених систем.

Очікувана базова заробітна плата для цієї посади у Нью-Йорку, штат Нью-Йорк, Сполучені Штати, становить $150,000 - $250