职位：高级人工智能 / 机器学习工程师
加入我们，申请BMO美国的高级人工智能 / 机器学习工程师职位。
这是一个混合工作角色（每周2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。这个职位非常适合那些在数学、统计学和编程方面有坚实基础，并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人工智能/机器学习/数据科学功能，以开发模型、优化策略，并为我们人工智能驱动的金融系统的演变做出贡献。
您将要做的事情：
• 设计和开发机器学习模型（监督、无监督和强化学习）、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），实施这些算法，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，分析大量历史数据以得出见解、做出决策并形成预测。
• 进行测试，执行统计分析，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，分发）。
• 使用分析为业务领导者提供建议和建议，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/生成人工智能/机器学习资产相关的倡议中拥有领导经验。
• 在金融服务或技术领域具有模型开发（机器学习/数据科学、人工智能/生成人工智能）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理解。
• 熟悉云平台（AWS、Azure、GCP）和CI/CD管道者优先。
• 知识渴求和适应新兴人工智能和量化金融趋势的能力。
• 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。
• 关注细节，严谨的模型验证和测试方法。
薪资
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薪酬类型
固定薪资
以上代表BMO金融集团的薪资范围和类型。薪水将根据地点、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按比例计算。对于佣金职位，上述薪资代表BMO金融集团在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薪酬类型而有所不同，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。有关我们福利的更多详细信息，请访问：
关于我们
在BMO，我们的共同目标是：
在商业和生活中大胆地促进良好。它呼唤我们创造持久、积极的影响。 
