人工智能工程师 / 神经网络 / 迁移学习 / 资本市场
要求地点：混合工作模式/多伦多，安大略省，每周4天
• **我们需要：两名在生成性人工智能、神经网络和迁移学习方面具有深厚专业知识的人工智能工程师，以支持一个战略性数据分析平台。此职位将负责设计和开发涉及零样本/少样本学习和检索增强生成（RAG）的前沿机器学习模型和架构。
该职位非常动手，候选人至少需要进行80%的编码工作。
我们正在寻找一位在生成性人工智能、神经网络和迁移学习方面具有深厚专业知识的人工智能科学家，以支持一个战略性数据分析平台。此职位将负责设计和开发涉及零样本/少样本学习和检索增强生成（RAG）的前沿机器学习模型和架构。
混合工作时间：每周在办公室3天
主要职责：
• 研究、开发并部署适用于资本市场企业规模的生成性人工智能模型。
• 设计和优化涉及RAG、微调和多模型编排的架构。
• 使用基础模型和提示工程策略应用零样本和少样本学习。
• 与工程、数据科学和产品团队合作，将人工智能能力投入生产。
• 监控模型性能，进行A/B测试，并确保模型的稳健性和合规性。
必须具备：
• 3年以上应用人工智能/机器学习的经验，包括最近在大型语言模型、迁移学习和生成性人工智能架构方面的动手工作。
• 对基于变换器的模型和深度学习框架有深入理解。
• 具有RAG系统、模型微调和大规模部署的经验。
• 精通Python、PyTorch、Hugging Face Transformers和现代MLOps实践。
• 熟悉人工智能/机器学习工作流的可扩展系统设计。
• 在金融服务、资本市场或企业数据平台方面有经验。
职位类型：全职、永久、固定期限合同
合同期限：12个月
薪资：每年$91,731.01-$150,000.00
申请问题：
• 您的签证状态和当前地点是什么？
经验：
• 人工智能/机器学习：4年（必需）
• 大型语言模型、迁移学习和生成性人工智能架构：4年（必需）
• 基于变换器的模型：3年（必需）
• 检索增强生成（RAG）：2年（必需）
• 资本市场/银行：2年（优先） 
