**关于该职位**：
• *级别（仅供内部使用）**：11
• *职位**：首席数据科学家
- 自然语言处理、LLM 和生成式人工智能
• *职责**：
• *机器学习、生成式人工智能、自然语言处理、LLM 模型开发**：设计和开发定制的机器学习、生成式人工智能、自然语言处理、LLM 模型，用于基于批处理和流处理的人工智能机器学习管道。模型组件将包括数据摄取、预处理、搜索和检索、增强检索生成（RAG）、自然语言处理/LLM 模型开发、微调和提示工程，并确保解决方案满足所有技术和业务要求。与数据科学、机器学习运营、技术团队的其他成员紧密合作，设计、开发和实施机器学习模型解决方案。
• *机器学习、自然语言处理、LLM 模型评估**：与其他数据科学团队成员紧密合作，开发、验证和维护强大的评估解决方案和工具，以评估模型性能、准确性、一致性和可靠性，在开发、用户验收测试期间进行。实施模型优化以提高系统效率。
• *自然语言处理、LLM、生成式人工智能模型部署**：与机器学习运营团队紧密合作，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、机器学习运营、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。
• *文档**：撰写并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。
• *基于标准和最佳实践开发模型**：确保模型的设计和开发遵循高级数据科学和机器学习运营领导指定的标准、治理和最佳实践。
• *协助解决问题**：排除与机器学习模型开发和数据管道相关的复杂问题，并开发创新解决方案。
• *我们寻找的候选人**：
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/硕士学位。
2年以上利用大量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的专业实践经验，使用机器学习、自然语言处理、计算机视觉解决方案。
具备2年以上使用Python、Hugging Face、TensorFlow、Keras、PyTorch、Spark或类似统计工具的实践经验。精通Python编程。
2年以上开发自然语言处理（NLP）模型的实践经验，理想情况下具备转换器架构的经验。
2年以上实施大规模信息搜索和检索的经验，使用从关键词搜索到基于嵌入的语义搜索等多种解决方案。
具备开发或调优大型语言模型（LLM）和生成式人工智能（GAI）的知识和可衡量的实践经验。
在自然语言处理、LLM（提取式和生成式）、微调和LLM模型开发方面有经验。熟悉LLM和开源平台的高级趋势。
• *加分项**：有贡献于Github和开源项目或参与研究项目和/或Kaggle比赛的经验。
• *薪酬/福利信息**：
S&P Global 表示，该职位的预期基本工资范围为 $100,200 - $215,000。基本工资范围可能因地理位置而异。
该职位有资格获得S&P Global的福利。
关于S&P Global Ratings
在S&P Global Ratings，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关键洞察，帮助市场参与者将复杂性转化为清晰，从而发现机会并做出坚定的决策。通过提供高质量的独立信用worthiness意见，为市场带来透明度，我们使各种组织（包括企业、政府和机构）能够实现增长。
• *S&P Global Ratings是S&P Global（NYSE：SPGI）的一个部门。S&P Global是全球资本、商品和汽车市场中信用评级、基准、分析和工作流解决方案的首要提供商。通过我们的每一项产品，我们帮助许多世界领先的组织应对经济形势，以便他们能够为明天做好规划，今天就开始行动。
对您有什么好处？
• *我们的使命**：
进步不是自我启动的。它需要催化剂来启动。信息、想象力、人才、技术——正确的组合可以解锁可能性并改变世界。
我们的世界正在转型，每天变得越来越复杂。我们超越预期的观察，寻求新的理解层次，以帮助公司、政府和个人对明天产生影响。在S&P Global，我们将数据转化为必要的智能，识别风险并开启可能性。我们加速进步。
• *我们的团队**： 
