关于该职位
级别（仅供内部使用）：
13
职位：数据科学总监 – NLP、LLM 和生成式人工智能
团队：标准普尔在风险管理解决方案方面处于领先地位，利用自动化和人工智能/机器学习。此职位为经验丰富且动手能力强的 NLP/生成式人工智能/LLM 人工智能科学家提供了一个独特的机会，使其能够在职业生涯中迈出下一步，并运用其在 NLP、深度学习、生成式人工智能和 LLM 领域的专业知识，为多个利益相关者创造商业价值，同时指导和培养机器学习数据科学团队。理想的候选人必须在机器学习、LLM、模型开发以及将机器学习解决方案与业务功能集成方面具备深厚的设计和实践开发经验，以创造下一代人工智能驱动的能力。
职责
• 机器学习、生成式人工智能、NLP、LLM 战略：制定并实施机器学习建模和 LLM 开发及微调策略、最佳实践和标准，以提高人工智能机器学习模型的部署和监控效率。制定 NLP、LLM、生成式人工智能模型开发和生命周期实施的路线图和战略。
• 机器学习、生成式人工智能、NLP、LLM 模型设计和开发：负责为基于批处理和流处理的人工智能机器学习管道设计和开发自定义的机器学习、生成式人工智能、NLP、LLM 模型，包括数据摄取、预处理模块、搜索和检索、检索增强生成（RAG）、NLP/LLM 模型开发，并确保端到端解决方案满足所有技术和业务要求及服务水平协议（SLA）规范。与技术团队和业务负责人及其团队密切合作，设计、开发和实施机器学习模型解决方案。
• 机器学习、NLP、LLM 模型评估：与 MLOps 团队紧密合作，创建和维护强大的评估解决方案和工具，以评估模型在开发、用户验收测试（UAT）期间的性能、准确性、一致性和可靠性。识别并实施模型优化，以提高系统效率。
• NLP、LLM、生成式人工智能模型部署：与 MLOps 团队紧密合作，将机器学习模型部署到生产环境中，确保可靠性和可扩展性。
• 内部协作：与产品团队、业务利益相关者、MLOps、机器学习工程师和软件工程师紧密合作，确保机器学习模型顺利集成到生产系统中。
• 利益相关者参与和协作：与业务和项目管理利益相关者密切合作，进行路线图规划和实施工作，确保技术里程碑与业务需求一致。
• 指导：招聘、发展和指导团队中的技术人工智能/机器学习、NLP、LLM、生成式人工智能人才，为初级机器学习科学家提供指导和辅导，促进他们的职业成长和发展。
• 文档：维护机器学习建模过程和程序的全面文档，以供参考和知识共享。
• 标准和最佳实践：确保在机器学习模型开发中使用标准、治理和最佳实践，并遵守模型和数据治理标准。
• 问题解决：排查与机器学习模型开发和数据管道相关的复杂问题，并制定创新解决方案。
薪资/福利信息（仅适用于美国申请者）
标准普尔表示，该职位的预期基本薪资范围为 180,000 - 225,000 美元。该职位的最终基本薪资将基于个人的地理位置以及该职位的经验和资格。
除了基本薪酬外，该职位还可享受年度激励计划。该职位不符合额外薪酬（如年度激励奖金或销售佣金计划）的资格。
该职位可享受额外的标准普尔全球福利。有关我们为员工提供的福利的更多信息，请点击此处。
我们在寻找什么
• 博士学位（优先），计算机科学、数学或统计学、计算语言学、工程或相关领域的学士或硕士学位。
• 10 年以上的专业实践经验，利用大规模的结构化和非结构化数据开发数据驱动的战术和战略分析与洞察，使用机器学习和自然语言处理。
• 具有 4 年以上的 Python、Hugging Face、TensorFlow、Keras、PyTorch、Spark 或类似统计工具的实践经验。精通 Python 编程。
• 5 年以上的自然语言处理（NLP）模型开发实践经验，理想情况下具备变换器架构的经验。
• 5 年以上实施信息搜索和检索的实践经验，使用从关键字搜索到语义搜索（使用嵌入）的多种解决方案。
• 对开发或调优大型语言模型（LLM）和生成式人工智能（GenAI）有深入的知识和可衡量的实践经验。
• 具备创建报告、预测、模型和演示文稿以支持业务目标和成果的经验。
• 能够在复杂问题的倡议、技术和业务目标及相关任务上行使独立判断和决策能力。
• 具备指导初级机器学习科学家的经验。
• 能够在最少监督下工作，运用独立判断能力。
• 出色的书面和口头沟通能力以及利益相关者管理能力。
• 战略思考者和影响者，具备出色的技术和商业敏锐度及问题解决能力。
• 在自然语言处理、LLM（提取和生成）、微调和 LLM 模型开发方面经验丰富。对 LLM 的更高层次趋势和开源平台有较强的熟悉度。
• 额外加分项：有参与 GitHub 和开源倡议或研究项目的经验。
标准普尔全球拥有一项证券披露和交易政策（“政策”），旨在通过监控和对个人证券持有和交易施加限制来减少利益冲突。该政策旨在促进遵守全球法规。在某些部门，依据政策的要求，标准普尔全球的候选人可能会被要求披露证券持有情况。某些职位可能包括交易禁令以及在存在有效或潜在利益冲突时的职位补救措施。在标准普尔全球的就业取决于遵守政策。
关于标准普尔全球评级
在标准普尔全球评级，我们的分析师驱动的信用评级、研究和可持续金融意见提供了至关重要的洞察，帮助市场参与者将复杂性转化为清晰，使其能够发现机会并自信做出决策。通过提供高质量的独立信用评级，我们为市场带来透明度，促进各类组织的增长，包括企业、政府和机构。
标准普尔全球评级是标准普尔全球（纽约证券交易所代码：SPGI）的一部分。标准普尔全球是全球资本、商品和汽车市场上最主要的信用评级、基准、分析和工作流解决方案提供商。通过我们的每一项服务，我们帮助世界领先的组织在经济环境中导航，以便他们能够为明天做好规划。
有关更多信息，请访问 www.spglobal.com/ratings
您能获得的好处
我们的目标
进步不是自我启动的。它需要一个催化剂来启动。信息、想象力、人员、技术——正确的组合可以释放可能性并改变世界。
我们的世界正在转型，日益复杂。我们超越预期的观察，寻求新的理解水平，以帮助公司、政府和个人对明天产生影响。在标准普尔全球，我们将数据转化为基本情报®，精准识别风险并开启可能性。我们加速进步。
我们的团队
我们在全球拥有超过 35,000 名员工，因此能够理解细微差别，同时保持广泛的视角。我们的团队以好奇心和共同信念为动力，认为基本情报可以帮助我们所有人建立一个更繁荣的未来。
从寻找可持续性的测量新方法，到分析供应链中的能源转型，再到构建便于获取洞察并应用的工作流解决方案。我们正在改变人们的视野，赋予他们对我们所生活的世界产生影响的能力。我们致力于一个更公平的未来，并帮助我们的客户寻找新的可持续商业方式。我们不断寻求以进步为目标的新解决方案。加入我们，帮助创造真正能带来变化的关键洞察。
我们的价值观
诚信、发现、合作
在标准普尔全球，我们专注于推动全球市场。在我们的历史中，世界领先的组织依赖我们提供他们在前方道路上做出自信决策所需的基本情报。我们以诚信为基础，带着探索的精神开展工作，并与彼此及客户紧密合作，以实现共同目标。
福利
我们照顾您，以便您能照顾业务。我们关心我们的员工。这就是为什么我们提供您和您的职业所需的一切，以便在标准普尔全球蓬勃发展。
我们的福利包括
• 健康与保健：为身心设计的医疗保障。
• 灵活的休假：慷慨的假期帮助您保持充沛的精力。
• 持续学习：获取大量资源以发展您的职业并学习有价值的新技能。
• 投资未来：通过具有竞争力的薪酬、退休规划、公司匹配的学生贷款贡献的继续教育计划以及财务健康计划来确保您的财务未来。
• 以家庭为友好的福利：这不仅仅关乎您。标准普尔全球还为您的伴侣和孩子提供一些顶级家庭福利。
• 超越基本：从零售折扣到推荐奖励——小福利可以带来大不同。
有关各国福利的更多信息，请访问：https://spgbenefits.com/benefit-summaries
在标准普尔全球的多样性、公平性和包容性
在标准普尔全球，我们相信多样性促进创造性洞察，公平解锁机会，包容性推动增长和创新——推动全球市场。我们的承诺集中在我们的全球员工队伍上，确保我们的员工能够在工作中展现真实自我。这并不止于此，我们努力更好地反映和服务于我们生活和工作的社区，并倡导为所有人创造更大的机会。
标准普尔全球拥有一项证券披露和交易政策（“政策”），旨在通过监控和对个人证券持有和交易施加限制来减少利益冲突。该政策旨在促进遵守全球法规。在某些部门，依据政策的要求，标准普尔全球的候选人可能会被要求披露证券持有情况。某些职位可能包括交易禁令以及在存在有效或潜在利益冲突时的职位补救措施。在标准普尔全球的就业取决于遵守政策。
平等机会雇主
标准普尔全球是一个平等机会雇主，所有合格的候选人将获得就业考虑，而不论种族/民族、肤色、宗教、性别、性取向、性别身份、国籍、年龄、残疾、婚姻状况、军人退伍状况、失业状况或任何其他受法律保护的身份。只有电子职位提交将被考虑就业。
如果您在申请过程中因残疾需要住宿，请发送电子邮件至：EEO.Compliance@spglobal.com，您的请求将转发给相关人员。
仅适用于美国候选人：EEO 是法律海报 http://www.dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/eeopost.pdf 描述了联邦法律下的歧视保护。薪酬透明度非歧视条款 - https://www.dol.gov/sites/dolgov/files/ofccp/pdf/pay-transp_%20English_formattedESQA508c.pdf
10 - 官员或经理（EEO-2 职位类别 - 美国），IFTECH103.2 - 中层管理 II（EEO 职位组），SWP 优先级 – 评级 -（战略性劳动力规划）
职位 ID：310832
发布日期：2025-02-03
地点：美国纽约，纽约 
多伦多