职位：高级人工智能 / 机器学习工程师
这是一个混合角色（每周两天在办公室）
角色概述
我们正在寻找一位高度分析和技术精湛的高级机器学习/人工智能工程师加入我们的 ARC 团队。这个角色非常适合那些在数学、统计学和编程方面有坚实基础，并且热衷于应用人工智能解决复杂金融问题的人。您将致力于为企业级人工智能产品开发 AI/ML/DS 功能，以开发模型、优化策略，并为我们 AI 驱动的金融系统的演变做出贡献。
您将做什么：
• 设计和开发机器学习模型（监督学习、无监督学习和强化学习）、人工智能（生成模型和代理编排）模型以及深度学习模型（例如，神经网络和自编码器）。
• 运行机器学习测试和实验。
• 训练和重新训练系统以防止漂移并优化结果。
• 解决复杂问题，处理多层数据集，扩展现有的机器学习框架（Scikit-Learn、XGBoost、Tensorflow）和人工智能框架（Keras、Lang Chain）。
• 利用并开发高级分析模型（基于网络、预测、基于规则），实现这些算法，并构建工具以应用它们。
• 将结构化、半结构化和非结构化数据转化为有用的信息。
• 开发机器学习/人工智能算法，以分析大量历史数据，得出洞察、做出决策和形成预测。
• 运行测试，进行统计分析，并解释测试结果。
• 建立数字基础的主要功能：（超图）场景引擎和基于网络的方法：图形建模工具，映射实体之间的关系并模拟级联场景。
• 接触量化机器学习，针对量化金融，推动更准确的预测、风险建模、定价和投资组合优化；
聊天机器人（即，分配）
• 使用分析为商业领导者提供建议，以保持市场竞争力。
• 在多目标优化、安全强化学习和决策支持、网络传播算法、实体解析、聚类等领域提供指导（评分、决策）。
您需要成功的条件：
• 数学、统计学、计算机科学、数据科学、物理学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。
• 在与人工智能/生成性人工智能/机器学习资产相关的倡议中具有领导经验。
• 在金融服务或技术行业拥有模型开发（机器学习/数据科学、人工智能/生成性人工智能）的经验。
• 精通 Python 和 SQL，Tensor Flow、PyTorch、XGBoost、Scikit-learn。
• 对人工智能和机器学习框架及技术栈有深入了解。
• 熟悉云平台（AWS、Azure、GCP）和 CI/CD 管道者优先。
• 对新兴的人工智能和量化金融趋势具有知识好奇心和适应能力。
• 强大的沟通能力，能够向非技术利益相关者解释复杂模型。
• 能够在快节奏的多学科环境中独立和协作工作。
• 注重细节，严格进行模型验证和测试。
薪资：
$ - $
支付类型：
固定薪资
以上代表 BMO 金融集团的薪资范围和类型。
薪资将根据地点、技能、经验、教育和职位资格等因素而有所不同，并可能包括佣金结构。兼职职位的薪资将根据定期工作的小时数进行比例计算。对于佣金职位，上述薪资代表 BMO 金融集团对该职位第一年的预期目标。
BMO 金融集团的总薪酬方案将根据职位的支付类型而有所不同，并可能包括基于绩效的激励、酌情奖金以及其他福利和奖励。BMO 还提供健康保险、学费报销、意外和人寿保险以及退休储蓄计划。要查看我们福利的更多详细信息，请访问：
关于我们
在 BMO，我们的使命是
共同的目标：
在商业和生活中大胆地推动善良。这要求我们为客户、社区和我们的员工创造持久的积极变化。通过共同努力、创新和突破界限，我们改变生活和企业，... 
