资产管理，NLP/LLM 数据科学家 - 助理
职位描述
这个角色提供了一个激动人心的机会，可以在资产管理行业产生真正的影响，使用最前沿的技术，并持续学习和实验最新的数据科学和机器学习技术。
作为资产管理中的 NLP/LLM 数据科学家，您将处于增强和促进我们投资流程各个步骤的前沿。您将运用对数据科学和机器学习的热情，为我们的商业伙伴生成可操作的洞察。您的工作将直接有助于改善我们的投资流程，提升客户体验，以及优化运营流程。您将与业务利益相关者、技术人员和控制合作伙伴密切合作，将解决方案部署到生产环境中。
职位职责
• 与内部利益相关者合作，识别业务需求，开发满足客户需求并推动转型的 NLP/ML 解决方案。
• 应用大语言模型（LLMs）、机器学习（ML）技术和统计分析，以增强知情决策能力并提高工作流程效率，这些技术可在投资职能、客户服务和运营流程中使用。
• 收集和整理用于模型训练和评估的数据集。
• 使用不同的模型架构和超参数进行实验，确定适当的目标函数和评估指标，并对结果进行统计分析。
• 通过反馈和主动学习监控和改进模型性能。
• 与技术团队合作，将开发的模型部署并扩展到生产环境中。
• 向业务和技术利益相关者提供书面、视觉和口头的建模结果演示。
• 关注 LLM、ML 和数据科学领域的最新研究。识别并利用新兴技术以推动持续改进。
所需资格、能力和技能
• 在定量或技术学科的高级学位（硕士或博士）或在行业中具有显著的实践经验。
• 至少 3 年在解决高影响力商业问题（如语义搜索、信息提取、问答、摘要、个性化、分类或预测）中应用 NLP、LLM 和 ML 技术的经验。
• 具备高级 Python 编程技能，并有编写生产质量代码的经验。
• 对 ML 算法的基础原理和实际实现（如聚类、决策树、梯度下降等）有良好的理解。
• 具备使用深度学习工具包的实践经验，如 PyTorch、Transformers、HuggingFace。
• 对语言模型、提示工程、模型微调和领域适应有深刻了解。
• 熟悉深度学习框架的最新发展。
• 能够向技术和业务受众传达复杂的概念和结果。
优先资格、能力和技能
• 在资产管理业务线的先前经验
• 接触分布式模型训练和部署
• 熟悉模型可解释性和自我验证的技术
关于我们
摩根大通是全球金融服务的领导者，向世界上最知名的企业、政府、富裕个人和机构投资者提供战略建议和产品。我们以一流的方式为客户服务的首屈一指的业务驱动着我们所做的一切。我们努力建立值得信赖的长期合作伙伴关系，以帮助客户实现其商业目标。
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关于团队
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