Vereinigtes Königreich
Experian
JPMorgan Chase & Co.
Applied AIML Lead-Python & Agentic AI
Vereinigtes Königreich
Glasgow, Scotland, United Kingdom
PythonAWSDockerKubernetes
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Über die Stelle
Das Team Applied Artificial Intelligence und Machine Learning (Applied AI/ML) innerhalb von Infrastructure Platforms verändert die Art und Weise, wie das Unternehmen strategische, plattformbasierte Infrastrukturlösungen liefert – sowohl durch die Anwendung von KI/ML in Engineering-Workflows als auch durch den Aufbau skalierbarer KI-Hosting-Plattformen und -Funktionen für den Unternehmenseinsatz.
Als Machine Learning Lead Software Engineer bei JPMorgan Chase im Team Governance & Controls Technology AI/ML sind Sie ein erfahrenes Mitglied eines agilen Teams, das vertrauenswürdige, marktführende Technologielösungen auf sichere, stabile und skalierbare Weise entwirft und liefert. Sie sind verantwortlich für die Umsetzung kritischer Technologielösungen in mehreren technischen Bereichen innerhalb verschiedener Geschäftsfunktionen zur Unterstützung der Geschäftsziele des Unternehmens.
Aufgaben *
- Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Data Scientists, ML-Ingenieuren und anderen Stakeholdern, um Anforderungen zu verstehen und Anwendungsfälle zu priorisieren. *
- Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von hochmodernen KI/ML/LLM/GenAI-Lösungen zur Erreichung von Geschäftszielen. *
- Management, Mentoring und Anleitung eines Teams von ML- und MLOps-Ingenieuren. *
- Entwicklung und Wartung automatisierter Pipelines für die Modellbereitstellung, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu gewährleisten. *
- Implementierung von Optimierungsstrategien zur Feinabstimmung generativer Modelle für spezifische NLP-Anwendungsfälle, um qualitativ hochwertige Ergebnisse bei der Zusammenfassung und Textgenerierung zu gewährleisten. *
- Durchführung gründlicher Evaluierungen generativer Modelle (z. B. GPT-5.5), Iteration von Modellarchitekturen und Implementierung von Verbesserungen zur Steigerung der Gesamtleistung in NLP-Anwendungen. *
- Implementierung von Überwachungsmechanismen zur Echtzeitverfolgung der Modellleistung und Gewährleistung der Modellzuverlässigkeit. *
- Kommunikation von KI/ML/LLM/GenAI-Funktionen und -Ergebnissen an technische und nicht-technische Zielgruppen. *
- Bleiben Sie über die neuesten Trends und Fortschritte in der neuesten KI/ML/LLM/GenAI-Forschung auf dem Laufenden, implementieren Sie Spitzen-Techniken und nutzen Sie externe APIs für erweiterte Funktionalität.
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse *
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet *
- Nachgewiesene Erfahrung in der angewandten KI/ML-Entwicklung mit einer Erfolgsbilanz bei der Entwicklung und Bereitstellung geschäftskritischer machine learning-Modelle in der Produktion. *
- Beherrschung von Programmiersprachen wie Python für die Modellentwicklung, Experimente und Integration mit OpenAI API. *
- Erfahrung mit machine learning-Frameworks, Bibliotheken und APIs, wie z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und OpenAI API. *
- Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen (z. B. AWS, Azure oder Google Cloud Platform), Containerisierungstechnologien (z. B. Docker und Kubernetes) und Microservices-Design, -Implementierung und -Leistungsoptimierung. *
- Solides Verständnis der Grundlagen der Statistik, machine learning (z. B. Klassifizierung, Regression, Zeitreihen, deep learning, Reinforcement Learning) und generativer Modellarchitekturen, insbesondere GANs, VAEs. *
- Fähigkeit, KI/ML/LLM/GenAI-Herausforderungen zu identifizieren und anzugehen, Optimierungen zu implementieren und Modelle für optimale Leistung in NLP-Anwendungen fein abzustimmen. *
- Starke Kollaborationsfähigkeiten, um effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten, komplexe Konzepte zu kommunizieren und zu interdisziplinären Projekten beizutragen. *
- Ein Portfolio, das erfolgreiche Anwendungen generativer Modelle in NLP-Projekten zeigt, einschließlich Beispielen für die Nutzung von OpenAI APIs für Prompt Engineering.
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse *
- Vertrautheit mit der Finanzdienstleistungsbranche. *
- Expertise in der Gestaltung und Implementierung von Pipelines mit Retrieval-Augmented Generation (RAG). *
- Praktische Kenntnisse von Chain-of-Thoughts, Tree-of-Thoughts, Graph-of-Thoughts Prompting-Strategien.
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