在摩根大通的首席数据和分析办公室（CDAO）负责加速公司的数据和分析旅程。这包括确保公司数据的质量、完整性和安全性，以及利用这些数据生成洞察并推动决策。CDAO还负责开发和实施解决方案，通过运用人工智能和机器学习技术来支持公司的商业目标，以有效和负责任的方式开发新产品、提高生产力和增强风险管理。
作为机器学习科学家 - 语音人工智能和自然语言处理 - 副总裁，您将有机会将复杂的机器学习方法应用于复杂任务，包括自然语言处理、语音分析、时间序列、强化学习和推荐系统。您将与各个团队合作，积极参与我们的知识共享社区。我们正在寻找在高度协作的环境中表现出色的人，与我们的业务、技术人员和控制合作伙伴携手将解决方案部署到生产中。如果您对机器学习充满热情，并且乐于花时间学习、研究和实验该领域的新创新，那么这个角色适合您。我们重视深度学习的扎实专业知识，具备实践经验，良好的分析思维，以及强烈的学习渴望和高昂的动力。
工作职责
• 研究、开发和生产高性能机器学习模型、定量模型和应用程序。
• 与摩根大通的各条业务线和职能部门合作，提供软件解决方案，产生高技术和商业影响。
• 设计和实施高度可扩展和可靠的数据处理管道，并进行分析和洞察，以推动和优化业务结果。
所需资格、能力和技能
• 在定量学科（如计算机科学、电气工程、数学、运筹学、优化或数据科学）获得博士学位，并具有三年行业经验；或者在该领域拥有硕士学位，并至少拥有五年行业或研究经验。
• 在自然语言处理或语音识别和分析、个性化/推荐方面具有扎实的背景，具备实践经验和对机器学习及深度学习方法的深刻理解。
• 在机器学习和深度学习工具包（例如：TensorFlow，PyTorch）方面有广泛的经验。
• 能够设计实验和培训框架，并概述和评估与业务目标一致的模型性能的内在和外在指标。
• 具备大数据和可扩展模型训练经验，并具备良好的书面和口头沟通能力，能够有效地向技术和业务受众传达技术概念和结果。
• 具备科学思维，能够独立工作并在高度协作的团队环境中工作。
• 良好的书面和口头沟通能力，能够有效地向技术和业务受众传达技术概念和结果。好奇、勤奋、注重细节，热衷于复杂的分析问题。
优先资格、能力和技能
• 在数学和统计学方面有扎实的背景。
• 在主要会议或期刊上发表过机器学习、深度学习或强化学习领域的研究。
• 了解深度学习框架。
• 具备云计算知识：谷歌云、亚马逊网络服务、Azure、Docker、Kubernetes。
• 具备分布式系统设计和开发的经验。 
纽约