应用人工智能（AI）和机器学习（ML）在摩根大通公司的企业投资银行中，结合先进的AI技术和公司独特的数据资产，优化业务决策并自动化流程。在这个职位上，您将成为我们领先行业的团队的一部分，并推动将AI应用于金融服务的最新技术进展。您将利用自然语言处理、计算机视觉和统计机器学习领域的最新研究，构建自动化流程的产品，帮助专家优先处理时间并做出更好的决策。
我们有一个不断增长的AI驱动产品和服务组合，并通过精心设计的库和服务的复用机会，增加了团队之间的基础组件的复用。
工作职责
• 这个职位处于科学研究和软件工程之间的边界，需要对两种思维方式有深入的理解。
• 我们的机器学习工程师与云和SRE团队密切合作，但在我们解决方案的设计和交付中发挥主导作用。
• 这个职位最初是个体贡献者的角色，但根据候选人的经验，还有管理责任的选择机会。
所需的资格、能力和技能
• 在ML工程角色中有实际经验
• 具有量化学科的博士学位，如计算机科学、数学、统计学
• 有开发、部署业务关键机器学习模型的记录
• 广泛了解MLOps工具-用于版本控制、可复现性、可观察性等
• 有经验在较长时间内监控、维护和改进现有模型
• 在自然语言处理（NLP）或计算机视觉方面有专长
• 对统计学、优化和机器学习理论的基本原理有扎实的理解
• 具有丰富的pytorch、numpy、pandas经验
• 熟悉流行的深度学习架构（transformers、CNN、autoencoders等）
• 了解NLP/计算机视觉领域的开源数据集和基准
• 有实施分布式/多线程/可扩展应用程序的实际经验（包括Ray、Horovod、DeepSpeed等框架）
• 对计算机科学基础知识和开发最佳实践有很好的理解
• 能够理解业务目标并与ML问题定义保持一致
• 能够以各个层面沟通技术信息和想法；清晰传达信息并与利益相关者建立信任。
首选的资格、能力和技能
• 使用DAG（例如Kubeflow、DVC、Ray）设计/实现流水线的经验
• 掌握大数据技术（例如Spark、Hadoop）
• 构建批处理和流式微服务，并将其作为REST/gRPC端点公开
• 熟悉GraphQL 
伦敦