职位-人工智能/机器学习负责人
地点-安大略省多伦多
持续时间-全职
职位描述：
职责：
机器学习和定量建模
• 利用Prophet或类似的软件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
• 为摄入、分析、异常检测和数据修复设计和开发元数据驱动的框架。
• 设计和开发数据分析器，利用Spark等分布式计算引擎对备选数据进行可伸缩和及时的分析。
• 设计和开发基于趋势、季节性、变化点、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、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，以确保数据工程工作区上的模型具有真正的不可变性和可复现性。
• 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入数据的流水线。
• 支持数据工程师成功采用框架。
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、大数据和云专业知识
• 3-4年备选数据经验
风险
• 通过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。
要求：
• 自我激励和以交付为导向的经验丰富的机器学习工程师
• 有备选数据工作经验。
• 有云、分布式计算和数据科学经验
• 优秀的沟通和演示技巧。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内部和外部证据。
• 有设计环境、社会和治理关键绩效指标（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Google Cloud Platform）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
• 有构建以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流水线的经验，包括数据摄入、丰富、数据质量、分析和报告
• 有敏捷开发方法的经验
• 有公司KPI和备选数据因素针对公司KPI进行回测的经验。
• 有自然语言处理技术和BERT等迁移学习框架的经验 
多伦多