我们有一个机会可以影响您的职业生涯，并提供一个冒险，让您可以突破可能性的极限。
作为摩根大通全球技术 - 分析、洞察和测量（GT AIM）团队的首席软件工程师，您将通过严格的统计分析和领域知情的解释，提供可信的、决策级的洞察力。您将被委托以安全、稳定和可扩展的方式交付市场领先的技术产品。作为核心技术贡献者，您负责在支持公司的业务目标的各种业务功能中，跨多个技术领域进行关键技术解决方案。
该职位向全球技术架构和战略（GTAS）负责人汇报，应用合理的统计和分析方法对技术数据进行分析，以指导战略、执行和投资决策，跨多个技术领域。该职位与战略计划的领导者紧密合作，提供持续的统计分析和洞察力，以支持优先结果。
该职位需要对软件工程交付模型和流程有深刻理解，包括功能分支、基于主干和集成交付，以确保指标和分析准确反映技术的交付方式。关注领域包括开发人员生产力、交付和投资组合绩效、技术支出和价值实现、投资回报，以及人工智能在全球技术中的采用和影响。
重点是通过合理的统计方法构建内部拥有的、透明的和可解释的分析，而不是依赖不透明的第三方工具。所有角色都是亲力亲为的。经理提供领导和方向，同时积极参与分析和洞察力的交付。高级个人贡献者独立承担复杂的分析问题，并通过专业知识和洞察力影响结果。
工作职责：
洞察、沟通和报告
- 定义、创建、交付、建立和维护与首席技术官和技术领导决策需求对齐的指标框架和补充视觉效果。您的框架将包括许多不同的技术计划，包括新兴能力如人工智能（AI）、软件工程、投资组合管理等。
- 在各种全球技术功能之间建立牢固的关系。有效地向技术和非技术受众传达统计发现，不要过度简化或虚假精确。叙述和分析需要清晰。需要清楚地说明正在发生什么、为什么会发生以及结论的可信度。
- 紧密配合摩根大通的关键战略计划和举措，同时提供持续的分析和洞察力，以支持其优先结果，所有这些都基于合理的统计措施。您的洞察力必须解释绩效、趋势、变异性和全球技术的驱动因素。
统计分析和数据解释
- 随着技术战略、架构和交付实践的发展，不断完善分析方法。支持技术领导理解权衡、风险、机会和不确定性。
- 提供的结论必须合理、统计和情境有效，并基于实际的工程和业务生态系统。与工程、平台、架构和人工智能赋能团队密切合作，了解交付实践、工作流程和限制。
- 使用适当的描述性、推断性和探索性技术进行动手统计分析。应用这些技术和推理来评估变异性、置信度、不确定性、统计显著性和误差范围。
- 评估分布、趋势和随时间的变化，同时考虑团队、系统和交付模型的结构差异。能够区分相关性和因果关系，并清楚地传达分析的局限性、假设和置信水平。
运营、测量和仪器化
- 确定回答关键分析和统计问题所需的数据点，然后定义在源头上获取数据的要求。
- 确保指标与不同的工程流程兼容，包括功能分支开发、基于主干开发和集成交付。
- 随着时间的推移，提高数据质量、一致性和可追溯性。保持指标定义、统计方法和计算逻辑的清晰文档。
- 确保报告支持知情决策，而不是在没有上下文的情况下消耗指标。
所需资格、能力和技能：
- 数学、统计学、数据科学、工程、计算机科学或同等学历，5年以上相关工作经验。
- 7年以上统计分析、数据科学或绩效测量角色的经验。
- 在技术、交付、投资组合、财务或人工智能相关数据方面的实际经验。
- 在现实世界中应用统计方法于不完美的数据集和不断发展的交付实践的经验。
- 对统计显著性、置信区间、变异性和误差范围等概念的强烈熟悉，并知道何时适用。
- 熟练掌握现代数据栈，包括Excel、Python、R Studio、Power BI、Tableau、Qlik、SQL、Python、dbt、Databricks、Snowflake和Microsoft Fabric，以及Apptio等专业投资组合和支出分析工具。
- 在技术领域（如云、人工智能、机器学习、移动）内的软件应用和技术流程方面表现出熟练。
优先资格、能力和技能：
- 愿望和能力通过统计专业知识和工程领域知识指导同事。
- 在统计方面有强烈的正式培训。
- 对统计严谨性的智力好奇心和承诺。
- 尊重大型企业软件交付系统的复杂性和变异性。
- 实际的云原生经验。
- 熟练掌握软件开发生命周期的各个方面。
- 熟练掌握自动化和持续交付方法（CI / CD流水线）。
- 对软件工程交付模型有实际理解，包括但不限于功能分支、基于主干和集成交付。
