职位描述
加入一个团队，让您的想法塑造数字支付和金融安全的未来。您将应对复杂的挑战，使用尖端技术，并在一个重视创造力、责任感和影响力的文化中与才华横溢的同事合作。在为全球数百万用户带来改变的同时，加速您的职业生涯。我们在160多个国家运营，处理超过120种货币，是最大的美元支付处理商，日交易量达10万亿美元。
作为一名应用AI ML科学家，您将设计、构建和部署先进的机器学习模型，以推动我们支付平台的安全性和可靠性。您将在研究和生产的交汇处工作，从概念到部署全面负责模型性能。您将与热衷于创新的科学家和工程师合作，您的工作将直接影响数字支付和金融安全的未来。
工作职责：
- 在快节奏、协作的环境中开发、训练和部署用于防欺诈和风险管理的机器学习模型。
- 在支付领域研究和实施新颖的架构，包括图神经网络和大型语言模型。
- 使用行业领先的工具构建和维护用于模型训练和评估的数据管道。
- 在真实环境中监控和优化模型性能，适应不断变化的欺诈模式。
- 领导技术战略并指导团队内的分析方向，培养创新文化。
- 与产品、工程和数据科学等跨职能团队合作，使建模解决方案与业务目标保持一致。
- 为我们机器学习技术栈和最佳实践的持续改进做出贡献。
所需资格、能力和技能：
- 计算机科学、数学、统计学、物理学或相关定量领域的硕士学位，或同等工作经验。
- 深刻理解机器学习理论和算法。
- 精通Python，具备使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）以及经典机器学习工具（如XGBoost或Scikit-learn）的经验。
- 有使用数据工程工具（如Spark、Databricks或Snowflake）处理大型数据集的实践经验，并将处理全球最大的数据集之一。
- 在业务关键环境中建立和维护模型的成功经验，直接影响全球资金流动。
优先资格、能力和技能：
- 技术深厚，不仅了解如何导入库，还理解算法背后的数学原理。
- 产品优先思维，关注超越模型性能，全面负责产品，理解模型在用户体验中的角色。
- 多才多艺的建模者，能够无缝处理表格和非表格数据，使用经典机器学习（如树/森林）和现代深度学习技术。
- 以影响力为驱动力，并因有责任让您的模型在实时金融交易中做出决策而充满活力。
联邦存款保险法：
此职位受《联邦存款保险法》第19条的约束。因此，该职位的聘用要约取决于摩根大通对刑事定罪历史的审查，包括审前转移或项目进入。
关于我们
摩根大通是最古老的金融机构之一，旗下J.P. Morgan和Chase品牌为数百万消费者、小企业以及全球众多知名企业、机构和政府客户提供创新的金融解决方案。我们的历史超过200年，如今我们是投资银行、消费者和小企业银行、商业银行、金融交易处理和资产管理领域的领导者。
我们提供具有竞争力的总奖励计划，包括根据角色、经验、技能和地点确定的基本工资。符合条件的角色可能会获得基于佣金的薪酬和/或酌情奖励补偿，以现金和/或可没收的股权形式支付，以表彰个人成就和贡献。我们还提供一系列福利和计划，以满足员工的需求，具体取决于资格。这些福利包括全面的医疗保健覆盖、现场健康和健康中心、退休储蓄计划、备用儿童保育、学费报销、心理健康支持、财务指导等。在招聘过程中将提供有关总薪酬和福利的更多详细信息。
我们认识到我们的员工是我们的力量，他们为我们的全球员工队伍带来的多样化人才与我们的成功直接相关。我们是一个机会均等的雇主，并高度重视公司内的多样性和包容性。我们不因任何受保护属性（包括种族、宗教、肤色、国籍、性别、性取向、性别认同、性别表达、年龄、婚姻或退伍军人身份、怀孕或残疾）或任何其他受适用法律保护的基础而歧视。我们还为申请人和员工的宗教实践和信仰以及心理健康或身体残疾需求提供合理的便利。有关申请便利的更多信息，请访问我们的常见问题解答。
摩根大通公司是一个机会均等的雇主，包括残疾/退伍军人。
关于团队
摩根大通的商业与投资银行在银行、市场、证券服务和支付领域是全球领导者。全球的公司、政府和机构在100多个国家信任我们处理他们的业务。商业与投资银行提供战略建议、筹集资金、管理风险并在全球市场中提供流动性。
