Lead AI Engineer

Приєднуйтесь до нашої команди технологій машинного навчання в Man Group, де ми зосереджуємося на інтеграції передових інструментів машинного навчання з акцентом на генеративний ШІ. Наша невелика та динамічна команда співпрацює з різними відділами для того, щоб перетворити інноваційні ідеї в ефективні рішення.

Як провідний інженер з ШІ, ви будете відігравати ключову роль у розробці нашої передової платформи машинного навчання, яка широко використовується у Man Group. Ви будете тісно співпрацювати з різними командами, щоб розуміти їх потреби та допомагати їм використовувати платформу. Ви також будете проектувати та впроваджувати індивідуальні рішення, коли це буде необхідно.

Наш бекенд здебільшого побудований на Python, з API для розробників, у той час як фронтенд використовує TypeScript та React. Ми запускаємо наші середовища розробки та виробництва на Linux і співпрацюємо з командами, які володіють науковим стеком Python, Java або C#.

• Плоска, відкрита та колаборативна структура з безліччю можливостей для зростання.
• Участь у ширшій технологічній спільноті.
• Організація та спонсорування зустрічей PyData та Machine Learning у Лондоні.
• Відкриття частини наших технологій на GitHub.
• Виступи на провідних галузевих конференціях та поділ інсайтами через @manquanttech.
• Фантастичний офіс відкритого плану з видом на Темзу.
• Регулярні соціальні заходи та різноманітні цікаві бонуси, такі як світлові куби, 3D-принтери, майстерня та музична кімната.
• Конкурентна компенсація, щедрі відпускні, медичні пільги та можливості для безперервного навчання.

• Пристрасть до інженерії ШІ та прагнення до оновлення знань про передові інструменти та моделі ШІ.
• Сильні знання Python та платформ Linux.
• Досвід роботи з методами аналізу даних та бібліотеками, такими як NumPy, SciPy та Pandas.
• Розуміння фінансових ринків та інструментів.
• Необхідні математичні знання у галузі статистики та алгоритмів оптимізації.

• Досвід роботи з інструментами обробки тексту, такими як NLTK.
• Проектування або використання інструментів пошуку документів.
• Використання або налаштування генеративних моделей.
• Розробка та розгортання інструментів візуалізації даних.

• Сильна академічна підготовка у галузі комп'ютерних наук, математики, інженерії або фізики.
• Підхід до розробки програмного забезпечення з увагою до деталей.
• Демонстраційна пристрасть до технологій через особисті проекти або участь у відкритих проектах.
• Аналітична міцність та відмінні навички вирішення проблем.
• Самоорганізованість та здатність ефективно керувати часом у контексті кількох проектів.
• Відмінні міжособистісні та комунікативні навички.

У