职位概述
工作描述
机会是什么？
首席工程师，机器学习是一个实际操作的领导角色，负责推动和执行MLOps和机器学习解决方案的实施。这个角色涉及到技术专业知识、实际操作和战略思维的结合，以推动机器学习技术的应用，解决高度复杂的业务问题。首席工程师与跨职能团队（业务伙伴、数据科学家、产品经理）密切合作，提供技术指导和辅导，确保实施最佳实践和交付高质量的机器学习解决方案。
你将做什么？
• 领导MLOps平台和技术的开发和集成，以自动化和加快规模化交付AI/ML解决方案。
• 创建和维护MLOps能力的技术路线图，并拥有交付待办事项。与GAM和RBC的领导密切合作，阐明GAM的MLOps需求，确定并整合企业能力和支持，并优先发展新能力。
• 负责设计和实施可扩展、稳健和高效的ML系统，并确保ML基础设施和流水线的设计、优化和维护。
• 应用大数据技术的专业知识，如Apache Spark、Hadoop和相关框架，进行可扩展数据处理的设计和实施，并设计和实施用于处理大量数据的AI/ML工作流程的数据流水线。
• 在GAM内提供MLOps能力的实际开发和实施支持。与RBC内的数据工程师、软件开发人员和相关团队建立跨团队合作伙伴关系，开发、采用和影响新兴可重用企业技术。
• 与来自各个团队的利益相关者合作，包括数据科学家、软件工程师和业务领导，有效地设计和实施解决复杂业务问题的ML解决方案。
• 根据对机器学习算法、框架和工具的深入理解，提供技术领导和指导，以便就选择和实施ML技术和方法做出明智决策。
• 建立和执行AI/ML开发的最佳编码标准和实践。
• 在指导和发展初级ML工程师和数据科学家方面发挥重要作用。提供指导，分享最佳实践，并帮助团队成员提升他们的技术技能和知识。跟踪、评估和传达最新的ML研究、框架和技术，以增强组织的ML能力。
成功所需的条件是什么？
必备条件
• 在AI/ML开发和部署方面有丰富的经验，展示了对机器学习算法、模型和框架的深入理解。
• 在MLOps方面具有丰富的专业知识，包括开发和集成MLOps平台和技术，以实现AI/ML的规模化交付。
• 熟练掌握编程语言，如Python或Java，并具有机器学习框架和库的经验。
• 具备容器化技术（如Docker、Kubernetes和OpenShift）的经验，以实现高效的AI/ML应用部署和管理。
• 具备强大的技术技能和专业知识，专注于与模型开发和部署相关的当前和新兴大数据技术（Python、PySpark、SQL、Docker、Dagster、Spark、S3、Trino、Tableau、分类模型、倾向模型、时间序列模型、NLP、LLMs、神经网络等）。
• 深入了解业务背景、目标和要求。能够将ML解决方案与业务目标对齐，找到ML应用的机会，并向组织传达价值和潜在影响。
• 出色的解决问题的能力，具备批判性和创造性思维能力。
• 出色的沟通和演讲技巧，能够向技术和非技术人员解释复杂的概念。
最好具备的条件
• 计算机科学、工程或相关领域的学士或硕士学位。
• 在应用敏捷最佳实践方面取得成功，包括确定问题和优先关注的关键结果；假设、迭代和持续改进解决方案；并持续向最终用户和关键利益相关者提供增量价值。
• 在财富和资产管理行业的先前经验。
你会得到什么？
我们追求成为最好的挑战，以持续增长的进步思维，共同努力为客户提供可靠的建议，帮助他们繁荣和社区繁荣。我们关心彼此，发挥潜力，为我们的社区做出贡献，并实现共同的成功。
• 有机会建立跨平台的经验-在一个高增长的战略性部门。
• 有机会与战略客户群体合作，并在独特/定制贷款方面获得经验。
• 有机会与包括财富管理、加拿大银行和资本市场在内的RBC高级领导合作。
• 全面的总体回报计划，包括奖金和灵活福利、有竞争力的薪酬、佣金和适用的股票。
• 领导者通过教练和管理机会支持您的发展。
• 灵活的工作/生活平衡选择。
• 在业务和地理位置上有各种工作机会。
职位技能
大数据管理、云计算、数据库开发、数据挖掘、数据仓库（DW）、ETL处理、问题解决、质量管理、需求分析
其他职位细节
地址：
RBC CENTRE，155 WELLINGTON ST W：TORONTO
城市：
TORONTO
国家：
加拿大
每周工作时间：
37.5
雇佣类型：
全职
平台：
财富管理
职位类型：
常规
支付类型：
年薪制
发布日期：
2024-01-10
申请截止日期：
2024-01-28
包容和平等机会雇佣
在RBC，我们欢迎多样性和包容性，以促进创新和增长。我们致力于建立包容性团队和公平的工作场所，让我们的员工能够真实地展示自己的工作能力。我们正在采取行动解决不平等和系统性偏见的问题，支持我们的多样化人才、客户和社区。
我们还努力为具有不同能力的潜在员工提供可访问的候选人体验。如果您在招聘过程中需要任何协助，请告诉我们。
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