Reino Unido
Experian
JPMorgan Chase & Co.
Applied AIML Lead-Python y IA Agente
Reino Unido
Glasgow, Scotland, United Kingdom
PythonAWSDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
El equipo de Inteligencia Artificial y Machine Learning Aplicada (IA/ML Aplicada) dentro de Plataformas de Infraestructura está transformando la forma en que la empresa ofrece soluciones estratégicas basadas en plataformas de infraestructura, tanto aplicando IA/ML dentro de los flujos de trabajo de ingeniería como construyendo plataformas y capacidades de IA escalables para uso empresarial.
Como Ingeniero de Software Líder de Machine Learning en JPMorgan Chase dentro del equipo de IA/ML de Tecnología de Gobernanza y Controles, usted es un miembro experimentado de un equipo ágil para diseñar y entregar productos tecnológicos líderes en el mercado de confianza de manera segura, estable y escalable. Usted es responsable de llevar a cabo soluciones tecnológicas críticas en múltiples áreas técnicas dentro de diversas funciones comerciales en apoyo de los objetivos comerciales de la empresa.
Responsabilidades del puesto *
- Trabajar en estrecha colaboración con gerentes de producto, científicos de datos, ingenieros de ML y otras partes interesadas para comprender los requisitos y priorizar los casos de uso. *
- Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de IA/ML/LLM/GenAI de última generación para cumplir con los objetivos comerciales. *
- Gestionar, mentorizar y guiar a un equipo de ingenieros de ML y MLOps. *
- Desarrollar y mantener pipelines automatizados para el despliegue de modelos, garantizando escalabilidad, fiabilidad y eficiencia. *
- Implementar estrategias de optimización para ajustar modelos generativos para casos de uso específicos de NLP, garantizando resultados de alta calidad en resumen y generación de texto. *
- Realizar evaluaciones exhaustivas de modelos generativos (por ejemplo, GPT-5.5), iterar sobre arquitecturas de modelos e implementar mejoras para mejorar el rendimiento general en aplicaciones de NLP. *
- Implementar mecanismos de monitorización para rastrear el rendimiento del modelo en tiempo real y garantizar la fiabilidad del modelo. *
- Comunicar las capacidades y resultados de IA/ML/LLM/GenAI tanto a audiencias técnicas como no técnicas. *
- Mantenerse informado sobre las últimas tendencias y avances en la investigación más reciente de IA/ML/LLM/GenAI, implementar técnicas de vanguardia y aprovechar APIs externas para una funcionalidad mejorada.
Cualificaciones, capacidades y habilidades requeridas *
- Título de Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado. *
- Experiencia demostrada en ingeniería de IA/ML aplicada, con un historial de desarrollo y despliegue de modelos de machine learning críticos para el negocio en producción. *
- Dominio de lenguajes de programación como Python para el desarrollo de modelos, experimentación e integración con API de OpenAI. *
- Experiencia con frameworks, bibliotecas y APIs de machine learning, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y API de OpenAI. *
- Experiencia con plataformas de computación en la nube (por ejemplo, AWS, Azure o Plataforma Google Cloud), tecnologías de contenedorización (por ejemplo, Docker y Kubernetes) y diseño, implementación y optimización de rendimiento de microservicios. *
- Sólida comprensión de los fundamentos de estadística, machine learning (por ejemplo, clasificación, regresión, series temporales, deep learning, aprendizaje por refuerzo) y arquitecturas de modelos generativos, particularmente GANs, VAEs. *
- Capacidad para identificar y abordar desafíos de IA/ML/LLM/GenAI, implementar optimizaciones y ajustar modelos para un rendimiento óptimo en aplicaciones de NLP. *
- Sólidas habilidades de colaboración para trabajar eficazmente con equipos multifuncionales, comunicar conceptos complejos y contribuir a proyectos interdisciplinarios. *
- Un portafolio que muestre aplicaciones exitosas de modelos generativos en proyectos de NLP, incluyendo ejemplos de uso de APIs de OpenAI para ingeniería de prompts.
Cualificaciones, capacidades y habilidades preferidas *
- Familiaridad con las industrias de servicios financieros. *
- Experiencia en el diseño e implementación de pipelines utilizando Generación Aumentada por Recuperación (RAG). *
- Conocimiento práctico de estrategias de prompting de Cadena de Pensamiento, Árbol de Pensamientos, Grafo de Pensamientos.
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