加入一家顶尖投资银行，踏上将人工智能和高级分析融入其亚洲财富管理业务核心的变革之旅。作为高级数据科学家 / 机器学习工程师，您将在创新、工程和战略的交汇处发挥双重角色 - 开发和部署可扩展的人工智能模型，同时塑造银行的人工智能卓越中心（COE）。
与首席数据官紧密合作，您将推动影响深远的人工智能项目，提升超个性化、客户体验和运营效率。这是一个在高度协作和创新的环境中构建下一代人工智能解决方案的机会，同时为企业范围内的数字化转型做出贡献。
主要职责
• 在个性化、推荐系统、客户细分、信用风险、欺诈检测和客户流失预测等领域构建和部署生产级机器学习模型。
• 利用先进技术，包括深度学习、强化学习、自然语言处理和生成性人工智能（例如，提示工程、RAG、代理人工智能）。
• 使用云原生、可扩展的基础设施（AWS、Azure、GCP）和最佳的机器学习操作实践设计端到端机器学习管道。
• 开发和维护机器学习基础设施和自动化工作流，以支持快速实验、训练和部署。
• 实施持续监控、性能评估和实时模型优化。
• 与前台、市场、风险、合规、信用和IT团队合作，将人工智能融入业务流程和客户面向的平台。
• 与数据工程师合作，构建稳健、可扩展的数据管道，并确保数据质量、一致性和治理。
• 参与特征工程、预处理和实时数据工作流。
• 确保人工智能模型符合内部政策和监管要求（例如，数据隐私、公平性、可解释性）。
• 关注人工智能/机器学习的最新趋势，并将前沿研究应用于现实问题。
• 分享知识，指导初级团队成员，并为组织内员工的技能提升做出贡献。
• 建立可扩展的工作流程、治理模型和人工智能模型开发及产业化的标准。
• 在公司内部推广人工智能文化，并在集团的全球实体协作下进行合作。
关键要求
教育与经验
• 计算机科学、工程、数学或相关领域的学士、硕士或博士学位。
• 5 - 8年以上数据科学和机器学习经验，其中至少2年担任高级或领导角色。
• 在生产中部署人工智能模型的成功记录，最好是在金融服务、科技或高度监管的行业。
技术技能
• 精通Python、SQL和至少一种编译语言（例如，Java或C++）。
• 在机器学习框架（例如，TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）和机器学习操作工具（例如，Docker、Kubernetes、Grafana、Prometheus、Giskard）方面有深厚经验。
• 具备大数据工具（Spark、Hadoop）和云平台（AWS、Azure、GCP）的强大知识。
• 具有流数据、实时机器学习和模型监控系统的经验。
领域知识
• 理想情况下在金融服务、客户行为分析、风险建模或欺诈检测方面有一些经验。
• 对模型可解释性和可解释性有深入理解（例如，SHAP、LIME）。
软技能
• 具有战略思维和实干精神。
• 较强的沟通和利益相关者管理能力。
• 能够跨职能和地域进行影响和协作。
如果这个出色的机会听起来像是您下一步的职业发展，请通过“立即申请”提交申请，或将您的简历以Word格式发送至Charlie Kim，邮箱为resume.sg@pinpointasia.com，并在主题中注明“高级数据科学家 / 机器学习工程师 - 领先的投资银行”。
提供的数据仅用于招聘目的。
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