我们正在寻找一位加入我们的AI云服务团队，担任架构与现代化领域的AI云解决方案工程专家，以帮助构建一个全公司的AI开发平台，从而促进整个企业的AI能力采用。理想的候选人应具备构建安全云服务、软件平台、基于API的开发等方面的丰富实践经验。了解LLM模型并具备使用生成式AI实施解决方案的实践经验者优先。候选人应对利用AI提高生产力以及帮助产生产品改进的新想法充满热情。该角色要求具备软件开发和云基础设施知识与经验的强大结合。成功的候选人必须能够展示技术领导力，并有开发和推动创新解决方案的成功记录。
在技术部门，我们利用创新来构建连接和能力，推动我们的公司发展，使我们的客户和同事能够重新定义市场并塑造我们社区的未来。这是一个软件工程III职位，属于负责开发和维护支持业务需求的软件解决方案的职位家族。
自1935年以来，摩根士丹利一直被誉为全球金融服务的领导者，不断发展和创新，以更好地服务于全球40多个国家的客户和社区。
有兴趣加入一个渴望创造、创新并对世界产生影响的团队吗？请继续阅读……
您在该职位中的工作内容：
- 构建POC和示例代码，开发人员可以通过标准API访问生成式AI模型。
- 与其他工程师和团队合作，将新的云服务引入摩根士丹利。
- 为新的用例设计符合摩根士丹利安全标准的新云解决方案。
- 拥有应用程序开发者的思维方式，构建通用、可重用的解决方案，以扩展生成式AI用例。
- 为构建生成式AI解决方案的重大设计决策和产品选择做出贡献。
- 开发工具和自助服务能力以部署AI解决方案。与开发人员合作，以增强开发人员在构建和部署AI应用程序时的体验。
- 记录生成式AI生态系统的最佳实践，何时使用哪些工具，可用模型如GPT、Llama、Claude等，以及库如Langchain和Sematic Kernel。
您将为该职位带来的技能：
- 至少4年以上企业软件工程、设计和开发经验。
- 至少4年以上在至少一个主要云提供商（Azure、AWS、GCP）中实施企业架构的经验。
- 计算机科学或相关领域的学士或硕士学位，或同等的工作经验。
- 在Python开发方面有强大的实践背景（特别是Flask或FastAPI中的基于API的开发），其他语言是加分项。
- 在著名云平台（如Azure Open AI、Azure AI Foundry、Azure Search、Azure Cognitive Services、AWS Bedrock、AWS Sagemaker、Google Vertex AI）上使用AI开发服务构建应用程序的经验。
- 构建AI应用程序的经验，最好是生成式AI和LLM基础的应用程序。
- 通过terraform和CI/CD管道将资源部署到云的经验。
- 为企业应用程序设计和实施高度可扩展架构的经验。
- 能够为基线实现创建代码示例。
- 在DevOps方面的经验，了解CI/CD。
- 在管理代码库（如Bit Bucket和GitHub）中的代码方面有实践经验。
- 对数据工程（SQL、NoSQL、大数据）、数据治理、数据隐私和安全的广泛理解。
- 能够有效地向不同受众阐述技术概念。
- 强烈的愿望和能力影响开发团队并帮助他们采用AI。
- 展示在全球组织中跨时区有效工作的能力。
- 了解信息安全和安全编码实践。
- 在文档和组织方面的强大技能。
在摩根士丹利蒙特利尔，我们通过尖端技术和创新支持公司的全球业务和基础设施。多才多艺且技术精湛的蒙特利尔团队在构建和维护我们的领先技术平台方面发挥着关键作用，包括电子交易、算法交易、云工程、基础设施、网络安全和AI/ML。自2008年以来，摩根士丹利已深植于蒙特利尔社区，并被认为是该地区高技能技术人才的领先雇主。对于那些在工作中表现出热情和毅力的人来说，有充足的机会在业务中移动。
我们所有的职位都位于魁北克省蒙特利尔。我们提供混合工作环境，结合远程工作和办公室出勤。
需要掌握法语和英语。
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您可以从摩根士丹利期待什么：
在摩根士丹利，我们为客户筹集、管理和分配资本，帮助他们实现目标。我们以一种与众不同的方式做到这一点，并且我们已经这样做了90年。我们的价值观——将客户放在首位、做正确的事情、以卓越的想法引领、致力于多样性和包容性以及回馈社会——不仅仅是信念，它们指导着我们每天为客户、社区以及全球42个国家的1200个办事处的80000多名员工做出最佳决策。在摩根士丹利，您将有机会与最优秀和最聪明的人一起工作，在一个支持和赋权的环境中。我们的团队是无情的合作者和创造性思考者，由他们多样化的背景和经验推动。我们自豪地在员工的整个工作生活旅程中支持他们及其家人，提供业内最具吸引力和全面的员工福利和津贴。对于那些在工作中表现出热情和毅力的人来说，也有充足的机会在业务中移动。
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摩根士丹利是一个平等机会雇主。我们致力于提供一个支持和包容的环境，使所有个人都能最大限度地发挥其全部潜力。
