职位描述
这个机会是什么？
财富管理数据与人工智能负责在全球范围内为所有财富管理业务提供全球数据基础和创新的人工智能能力。
为了补充我们现有的数据与人工智能路线图，我们正在建立一个应用人工智能实验室，旨在探索突破性的人工智能方法，并将其转化为可测试的原型和能力，以支持我们全球6000名财富管理专业人士。
我们正在寻找一位出色的应用人工智能科学家，帮助我们将知识图谱和图数据库应用于财富咨询。您将利用技能和研究背景来探索和构建图驱动的原型，从而提升客户体验和顾问生产力——重塑全球财富咨询服务的竞争格局。
您将做什么？
• 设计和构建建模复杂财富关系的知识图谱架构，提供超越传统机器学习方法的推理能力
• 开发捕捉细微领域知识的本体和图模式，使专业知识可查询和可扩展
• 领导将知识图谱与大型语言模型（GraphRAG，知识驱动生成）集成的项目，以提供上下文准确且可解释的顾问工具
• 将财富管理业务需求转化为可测试的基于图的解决方案，从概念验证到可测试的原型
• 跟踪知识表示、图神经网络和语义技术的进展，并将其纳入实验室的工具箱
• 通过大胆尝试高风险、高回报的方法，为不断增长的创新文化做出贡献
您需要什么才能成功？
必备条件：
• 对在现实世界环境中使用知识表示、基于图的推理和数据驱动方法解决开放性问题充满热情
• 计算机科学、人工智能/机器学习、定量心理学或其他定量领域的硕士学位（或同等学历）
• 在人工智能/机器学习/数据科学领域有4-8年的经验，包括研究生培训、学术界、公共部门和/或行业经验
• 具备设计图数据模型和使用图数据库（Neo4j、Amazon Neptune、TigerGraph）和/或知识图框架（RDF/OWL、属性图、SPARKQL）的实际经验
• 精通Python和常见图库（NetworkX、PyG、DGL）以及常见机器学习工具（NumPy、Faker、PyTorch、TensorFlow、GitHub、Streamlit）
• 具备构建概念验证和原型以在实际应用环境中展示新概念的经验
• 良好的沟通能力，能够向技术和非技术观众解释复杂的人工智能概念
优先条件：
• 在跨职能团队中的协作创新经验
• 了解金融服务或财富管理
• 具备云平台（如AWS、Snowflake）和MLOps实践经验
• 具备语义技术、本体工程（Protégé、OWL、SKOS）或企业知识管理经验
• 熟悉图算法（社区检测、链接预测、图嵌入）及其在现实问题中的应用
• 具备将知识图谱与LLM集成的经验——检索增强生成或知识驱动提示
• 在知识图谱、人工智能/机器学习或相关主题方面的学术出版物或思想领导力
您能获得什么？
我们在挑战中茁壮成长，保持进步思维以不断成长，并共同努力提供值得信赖的建议，帮助我们的客户繁荣发展，社区繁荣。我们关心彼此，发挥潜力，为我们的社区带来改变，实现共同的成功。
• 包括奖金和灵活福利、具有竞争力的薪酬、佣金和股票（如适用）在内的全面总奖励计划
• 支持您通过指导和管理机会发展的领导者
• 能够产生影响和持久的影响
• 在一个充满活力、协作、进步和高绩效的团队中工作
• 金融服务领域的世界级培训计划
• 灵活的工作/生活平衡选项
• 进行具有挑战性的工作的机会
#LI-Post
#TechPJ
职位技能
附加职位详情
地址：
RBC中心，155 WELLINGTON ST W：多伦多
城市：
多伦多
国家：
加拿大
每周工作时间：
37.5
就业类型：
全职
平台：
财富管理
职位类型：
常规
薪酬类型：
工资
发布日期：
2026-01-27
申请截止日期：
2026-02-28
注意：申请将接受至上述申请截止日期前一天晚上11:59
包容性和平等机会就业
在RBC，我们相信一个拥有多元化视角的包容性工作场所是我们作为世界上最大和最成功的银行之一持续增长的核心。保持一个让员工感到支持的工作场所，以最佳状态表现，有效协作，推动创新，并在专业上成长，有助于实现我们的目标，为客户和社区创造价值。RBC致力于通过旨在促进基于尊重、归属感和机会的工作场所的政策和计划来实现这一目标。
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