Lead Software Engineer Applied AI ML Lead

JPMorgan Chase & Co. активно шукає досвідченого інженера з прикладного AI/ML або керівника Data Scientist для приєднання до нашої інноваційної команди в Індії. Як провідний інженер-програміст, зосереджений на AI/ML, ви будете співпрацювати з колегами з усього світу для розробки та впровадження передових рішень AI/ML, що вирішують складні технологічні операції та виклики SRE.

• Лідируйте в розробці та впровадженні рішень AI/ML для функції AWM AIOps.
• Розробка, впровадження та оптимізація моделей і алгоритмів AI/ML для вирішення бізнес-проблем.
• Співпраця з міжфункціональними командами для переведення вимог у технічні рішення.
• Навчання та оцінка моделей AI/ML, використовуючи великі набори даних.
• Застосування передових статистичних та ML технік, таких як передбачувальне моделювання, аналіз часових рядів та алгоритми оптимізації, для отримання інсайтів із складних наборів даних.
• Оптимізація та настроювання моделей AI/ML для підвищення продуктивності та точності.
• Розробка та проектування конвеєрів даних для попередньої обробки та перетворення даних.
• Постійне оновлення знань про найновіші тренди та досягнення в галузі науки даних та машинного навчання, постійно підвищуючи свої навички та знання.

• Формальна підготовка або сертифікація у сфері програмування з 5+ років практичного досвіду.
• Ступінь бакалавра або магістра з комп'ютерних наук, інженерії або суміжної галузі.
• 10+ років міцних навичок програмування на Python, з досвідом розробки та підтримки виробничого коду.
• Компетентність в управлінні великими наборами даних та попередній обробці даних.
• Твердий розуміння алгоритмів AI/ML, включаючи глибоке навчання, прогнозування часових рядів та обробку природної мови.
• Досвід роботи з хмарними платформами, такими як AWS, для впровадження та масштабування моделей AI/ML.
• Досвід роботи з ETL інструментами, такими як Airflow.
• Відмінні навички розв'язання проблем і аналітичні навички.
• Відмінні комунікаційні та співпраця навички.
• Знання інфраструктурних операцій.

• Досвід роботи з бекенд-розробкою, включаючи бази даних (SQL/NoSQL/Graph), мови програмування (Python/Java/Node.js), веб-фреймворки, API та мікросервіси разом із навичками фронтенд-розробки (HTML, CSS, JavaScript).
• Знання практик SRE.
• Досвід роботи з AWS EKS, ECS, RDS та DynamoDB.
• Знання великих мовних моделей (LLMs) та пов'язаних інструментів в екосистемі LLM (наприклад, Langchain, векторні бази даних, відкриті моделі Hugging Face).
• Експозиція до технологій автоматизації хмар, таких як Terraform.
• Здатність оцінювати та вибирати відповідні інструменти та моделі LLM для різноманітних завдань, включаючи створення користувацьких наборів даних, налаштування LLM за допомогою методів ефективного параметрування та розробку передових запитів LLM, рішень для генерації, підкріпленої отриманням (RAG) та