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。这个角色涉及利用先进的数据分析、机器学习算法和AI框架来构建预测模型、推荐系统和智能自动化解决方案。
工作职责：
机器学习和定量建模
· 利用Prophet或类似的工具包构建异常检测模型。
· 根据领域需求构建地理空间和其他实践的异常检测模型。
框架工程
· 设计和开发基于元数据驱动的框架，用于数据摄取、分析、异常检测和数据修复。
· 设计和开发数据分析框架，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。
· 设计和开发基于趋势、季节性、变点、自定义日历等的异常检测框架。
· 设计和开发数据丰富框架，用于将备选数据与股票代码、CUSIPs、SEDOLs、行业和与数据集相关的非金融信息等参考数据进行丰富。
· 设计和开发完全可审计的数据修复框架，用于填补和修复任何缺失和不正确的数据。
· 设计和开发ML Ops框架，确保数据工程工作空间上的模型真正不变和可重现。
· 设计和开发数据质量框架，用于数据完整性、准确性和完整性。
数据工程
· 构建从外部和内部数据源摄取数据的管道。
· 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、人工智能和云之旅。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年人工智能、大数据和云计算经验
· 3-4年备选数据经验
风险
· 通过基于人工智能驱动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表现出色的能力。
· 5-7年金融行业经验
· 5-7年人工智能和大数据经验
· 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，内部和外部。
· 有设计环境、社会和治理KPI的ESG方法和评分卡的经验，以更好地了解我们业务和投资实践面临的物理、社会和经济风险。
· 有一个或多个云平台（Azure、AWS或GCP）的经验
· 有Airflow或Azure数据工厂等编排框架的经验
· 有Databricks等分布式笔记本环境的经验
· 有构建基于人工智能驱动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人工智能和统计模型以进行可重复的洞察生成的经验。
· 有构建从前到后的数据管道的经验，包括数据摄取、丰富、数据质量、分析和报告。
· 有敏捷开发方法论的经验
· 有公司KPI和备选数据因素对公司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，永久
薪资：每年10万美元-12万美元
福利：
· 视力护理
工作时间：
· 周一至周五
经验：
· 人工智能/大数据：5年（必需）
· 金融服务：5年（必需）
工作地点：现场 
多伦多