Data Domain Architect Analyst - Data Annotation, Finance

Команда Machine Learning у JPMorgan Chase використовує передові методики та унікальні дані для покращення бізнес-рішень. Як Data Domain Architect Analyst - Data Annotation, ви будете невід'ємною частиною нашої світового класу команди, зосереджуючись на зборі, анотації та збагаченні даних для моделей машинного навчання. Ця роль надає виняткові можливості у всіх лініях бізнесу.

У цій динамічній ролі ви будете тісно співпрацювати зі зацікавленими сторонами, розуміти бізнес-цілі та працювати над різними завданнями, пов'язаними з даними, такими як ідентифікація, анотація та валідація даних. Це унікальна можливість застосувати свої навички в передовому середовищі.

• Використовувати інструменти маркування даних для анотації даних для моделей машинного навчання.
• Співпрацювати з зацікавленими сторонами, включаючи інженерів машинного навчання, науковців з даних та менеджерів продуктів у всіх лініях бізнесу JPMorgan Chase, таких як інвестиційний банкінг, комерційний банкінг та управління активами.
• Проводити взаємодію від розуміння бізнес-цілей до ідентифікації, анотації та валідації даних.
• Інтерпретувати нюанси мови фінансової індустрії для точної анотації даних.
• Визначити та розуміти відносини між даними.
• Валідувати результати моделей та надавати бізнес-орієнтовані відгуки для покращень.
• Чітко комунікувати складні концепції анотації даних як технічній, так і бізнес-аудиторії.
• Адаптуватися до змінюваних інструкцій, пріоритетів та середовищ.
• Транскрибувати аудіозаписи та ідентифікувати відповідні ключові слова та настрої.
• Розробляти документацію та інструкції для погодження стандартів анотації даних.
• Створювати робочі процеси, процедури і індикатори KPI для вимірювання ефективності та якості анотацій.
• Бути експертом з предмету для створення та структурування нових анотацій та міток.
• Співпрацювати з командами інженерів ML для оптимізації робочих процесів анотації.
• Підвищувати продуктивність за допомогою алгоритмів машинного навчання, LLM та програмних скриптів.
• Покращувати робочі процеси маркування та забезпечувати якість та узгодженість в анотаціях.
• Брати участь у стратегічних програмах для покращення анотаційних результатів.
• Визначати та впроваджувати можливості для масштабованих рішень та покращення процесів.
• Розуміти складні взаємодії між даними та їхніми бізнес-впливами.

• Висока кваліфікація у програмуванні на таких мовах, як Python та Unix.
• Сильний академічний фоновий у машинному навчанні, науці про дані, аналітиці даних, комп'ютерних науках або споріднених галузях.
• 5+ років практичного досвіду у науці про дані, аналітиці даних або дослідженнях з досвідом керівництва.
• Здатність працювати як самостійно, так і у командних умов