我们有机会影响您的职业生涯，并提供一个冒险，让您可以突破可能性的极限。
作为摩根大通首席数据和分析办公室的首席软件工程师，您是一个敏捷团队的重要组成部分，该团队致力于以安全、稳定和可扩展的方式增强、构建和交付值得信赖的市场领先技术产品。作为核心技术贡献者，您负责在支持公司业务目标的各种业务功能中，在多个技术领域进行关键技术解决方案。
工作职责
- 执行创意软件解决方案的设计、开发和故障排除，用于机器学习管道和服务。
- 开发安全、高质量的生产代码；审查和调试机器学习管道、数据处理和推理代码。
- 识别消除或自动化解决重复出现的机器学习管道问题的机会，以提高稳定性。
- 与内部团队领导机器学习架构、可扩展性和可观察性的评估会议。
- 领导围绕 Vertex AI Pipelines、Feature Store 和 MLOps 最佳实践的实践社区。
- 增加团队的多样性、机会、包容性和尊重的文化。
- 在 Vertex AI Pipelines 上设计机器学习管道；自动化数据摄取、特征工程、训练和可重现的部署。
- 构建和管理 Feature Store 和模型注册表；支持大规模的微调和在线/批量推理。
- 配置强大的监控以检测模型/数据漂移、安全遥测和管道可靠性；执行警报和服务水平目标。
- 在机器学习管道和工件中实施加密（CMEK/KMS）、RBAC、组织政策和合规控制。
所需资格、能力和技能
- 正式的软件工程概念培训或认证以及5年以上的应用经验。
- 在系统设计、应用/机器学习开发、测试和操作稳定性方面的实际经验。
- 精通一种或多种编程语言（需要 Python）。
- 精通机器学习管道的自动化和持续交付。
- 熟悉软件开发生命周期和 MLOps 实践的各个方面。
- 高级理解 CI/CD、应用程序弹性和机器学习系统中的安全性。
- 实际的云原生经验（GCP）操作数据/机器学习工作负载。
- 展示了使用 Vertex AI Pipelines、Workbench、Predictions 和 Feature Store 的经验。
- 具有模型注册表、漂移检测和机器学习服务的可观察性（指标/跟踪/日志）的经验。
- 能够实施 CMEK/KMS、组织政策护栏和自动化补救控制。
优先资格、能力和技能
- 具有 Vertex AI Search、Vector Search 和 RAG 管道的经验。
- 熟悉 Gemini 模型家族和评估工具。
- 在加密、标记/标签和血统方面具有强大的数据工程能力。
- 能够根据 Atlas 2.0 对齐资源标记以用于安全/财务/日志记录。
- 拥有管理机器学习工作负载的成本管理仪表板和支出警报的经验。
- 了解 GCP 启用路线图（Florence/Atlas 2.0，JET 集成）。
