职位：数据科学家副总监 - 自然语言处理（NLP）、LLM和GenAI
S&P是自动化和AI/ML风险管理解决方案领域的领导者。这个职位是一个独特的机会，让机器学习科学家和NLP/Gen AI/LLM科学家能够在他们的职业发展中迈出下一步，并应用他们在NLP、深度学习、GenAI和LLMs方面的技术专长，为多个利益相关者创造商业价值，同时进行关于LLMs、Gen AI和相关领域的前沿应用研究。
职责：
• 机器学习（ML）、Gen AI、NLP、LLM模型开发：设计和开发定制的批处理和流处理的AI ML流水线的ML、Gen AI、NLP、LLM模型。模型组件将包括数据摄取、预处理、搜索和检索、检索增强生成（RAG）、NLP/LLM模型开发、微调和提示工程，并确保解决方案符合所有技术和业务要求。与数据科学、MlOps、技术团队的其他成员密切合作，设计、开发和实施ML模型解决方案。
• ML、NLP、LLM模型评估：与其他数据科学团队成员紧密合作，开发、验证和维护稳健的评估解决方案和工具，以评估模型的性能、准确性、一致性、可靠性，在开发和UAT期间。实施模型优化，提高系统效率。
• NLP、LLM、Gen AI模型部署：与MLOps团队紧密合作，将机器学习模型部署到生产环境中，确保可靠性和可扩展性。
• 内部协作：与产品团队、业务利益相关者、Mlops、机器学习工程师和软件工程师紧密合作，确保机器学习模型顺利集成到生产系统中。
• 文档编写：编写和维护关于ML建模过程和程序的全面文档，供参考和知识共享。
• 根据标准和最佳实践开发模型：确保在设计和开发模型时遵守高级数据科学和MLOps领导者指定的ML模型开发的特定标准、治理和最佳实践。
• 协助解决问题：解决与机器学习模型开发和数据流程相关的复杂问题，并开发创新解决方案。
我们寻找的人才：
• 计算机科学、数学或统计学、计算语言学、工程或相关领域的学士/硕士或博士学位。
• 4年以上的专业实践经验，利用大量结构化和非结构化数据开发基于数据驱动的战术和战略分析和洞察，使用ML、NLP、计算机视觉解决方案。
• 具有3年以上的Python、Hugging Face、TensorFlow、Keras、PyTorch、Spark或类似统计工具的实际经验。精通Python编程。
• 具有3年以上的自然语言处理（NLP）模型开发经验，最好是使用Transformer架构。
• 具有使用各种解决方案（从关键词搜索到使用嵌入进行语义搜索）实施大规模信息搜索和检索的经验。
• 具备开发或调优大型语言模型（LLM）和生成式AI（GAI）的知识和可衡量的实际经验。
• 具备NLP、LLMs（抽取式和生成式）、微调和LLM模型开发的经验。对LLMs的高级趋势和开源平台有很高的熟悉度。
• 有经验的人士：在Github和开源倡议中做出贡献，或参与研究项目和/或参加Kaggle竞赛。
薪酬/福利信息（仅适用于美国申请人）：
S&P Global表示，该职位的预期基本工资范围为15.0万美元至21.5万美元。该职位的最终基本工资将根据个人所在地区以及对该职位的经验和资格而定。
除基本薪酬外，该职位有资格参加年度激励计划。该职位不符合额外薪酬，如年度激励奖金或销售佣金计划。
该职位有资格获得额外的S&P Global福利。有关我们为员工提供的福利的更多信息，请点击这里。
平等机会雇主
S&P Global是一家平等机会雇主，所有合格的候选人将根据法律规定获得就业机会，而不考虑种族/族裔、肤色、宗教、性别、性取向、性别认同、国籍、年龄、残疾、婚姻状况、退伍军人身份、失业状况或其他法律保护的身份。只有电子提交的工作申请将被考虑。
如果您在申请过程中因残疾需要协助，请发送电子邮件至：EEO.Compliance@spglobal.com，您的请求将被转发给适当的人员。
仅限美国候选人：《平等就业机会法》海报http://www.dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/eeopost.pdf描述了联邦法律下的反歧视保护。
20 - 专业人员（EEO-2职位类别-美国），IFTECH202.2 - 中级专业人员II（EEO工作组），SWP优先级 - 评级 -（战略人力资源规划） 
纽约