角色：AI / ML工程师
地点：多伦多，安大略省 - 混合工作，每周3天办公室工作
持续时间：全职
经验：7年以上候选人
工作详情：我们正在积极寻找一位技术娴熟、积极进取的AI / ML工程师。AI / ML工程师将负责设计、开发和实施机器学习和人工智能解决方案，以应对业务挑战和机遇。该角色涉及利用先进的数据分析、机器学习算法和AI框架构建预测模型、推荐系统和智能自动化解决方案。
工作职责：
· 机器学习和量化建模
· 利用Prophet或类似软件包构建异常检测模型。
· 根据领域要求构建地理空间和其他实践的异常检测模型。
· 框架工程
· 为数据摄取、分析、异常检测和数据修复设计和开发元数据驱动的框架。
· 设计和开发一个数据分析框架，利用Spark等分布式计算引擎对备选数据进行可扩展和及时的分析。
· 设计和开发一个异常检测框架，用于基于趋势、季节性、变化点、自定义日历等检测异常。
· 设计和开发一个数据丰富框架，将备选数据与参考数据（如股票代码、CUSIP、SEDOL、行业和与数据集相关的非金融信息）进行丰富。
· 设计和开发一个完全可审计的数据修复框架，用于补充和修复任何缺失和错误的数据。
· 设计和开发一个ML Ops框架，以确保在数据工程工作区上模型的真正不可变性和可重现性。
· 设计和开发数据完整性、准确性和完整性的数据质量框架。
· 数据工程
· 构建从外部和内部数据源摄取数据的流水线。
· 支持数据工程师成功采用这些框架
· 权限、影响、风险
· 影响银行的数据、AI和云之旅。影响银行的可持续发展路线图。
· 影响
· 通过备选数据为新业务创造收入
· 创新
· 6年的AI、大数据和云专业知识
· 3-4年的备选数据经验
· 通过基于AI的数据质量降低声誉风险，确保向客户提供最高质量的数据和服务。
所需资格
· 自我激励、注重交付的经验丰富的机器学习工程师
· 有备选数据工作经验。
· 有云计算、分布式计算和数据科学经验
· 出色的沟通和演示技巧。在快节奏的环境中，与内部和外部利益相关者建立联系并取得成功的能力。
· 5-7年金融行业经验
· 5-7年AI和大数据经验
· 有备选数据的经验，为金融需求进行丰富，分析并为投资假设提供证据，不论是内部还是外部。
· 有一个或多个云平台（Azure、AWS或GCP）的经验
· 有像Airflow或Azure数据工厂这样的编排框架的经验
· 有像Databricks这样的分布式笔记本环境的经验
· 有构建基于AI的数据质量框架和其他数据治理工具和能力的经验。
· 有构建元数据驱动的AI和统计模型以生成可重复的洞察的经验。
· 有构建从前到后的数据流水线（包括数据摄取、丰富、数据质量、分析和报告）的经验。
· 有敏捷开发方法论的经验
· 有公司KPI和备选数据因素针对公司KPI进行回测的经验。
· 有NLP技术和BERT等迁移学习框架的经验
工作类型：全职
薪资：每年50,149.15-121,441.80美元
工作时间表：
• 8小时轮班
• 周一至周五
工作地点：在路上 
多伦多