数字智能团队的使命是利用大规模计算、真实大规模数据集，并将机器学习应用于我们最关键和广泛的客户产品。产品和实践领域的数量庞大且广泛，即我们致力于开发对我们数百万客户和家庭具有影响力的产品。我们重视客户的直接反馈，并以真正敏捷的方式进行工作，以纳入变更以改善应用体验。
作为消费与社区银行的应用机器学习工程师，您将致力于解决令人兴奋的端到端机器学习问题和解决方案。您将与团队合作解决大规模相关性和排名问题，构建可扩展的特征，并能够进行机器学习运维工作，构建全线业务中受惠于Chase客户的全新系统。
职责：
- 主导需要跨组织协调和合作的复杂项目
- 分析用于决策真实世界应用的复杂数据集
- 通过结合理论和实验研究新方法对业务问题和产品的适用性进行调查
- 编写构建并部署在生产系统中的软件代码
- 在构建机器学习解决方案和预测/分类系统时预见和考虑风险
- 清晰可信地沟通复杂问题，就团队决策进行咨询和批准，推动更广泛的组织行动
- 在跨职能透明地工作，并影响同行做同样的事情
必备资格：
- 计算机科学或机器学习相关学位的硕士学历，拥有8年以上经验，或拥有博士学位，具有良好的实习经历和4至5年的工作经验
- 精通以下一个或多个领域：机器学习、图学习、推荐系统、网络分析、自然语言处理、强化学习、机器学习运维
- 能够进行设计和代码审查
- 具有领导经验，包括指导经验丰富的科学家，并在学术/行业界培养初级成员进入业务环境的职业轨道的记录
优先资格：
- 具有Java或Scala和Python背景的技术倡导者
- 能够在AWS/GCP或Azure等云环境中工作
- 热衷于处理大型非结构化和结构化数据集 
San Francisco