États-Unis
Temple Health
Goldman Sachs
VP Applied AI - Deep Learning
États-Unis
New York, New York, United States
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Description du poste
Fourchette de salaire
Le salaire de base prévu pour ce poste basé à New York, New York, États-Unis est de $115,000-$30,0000. De plus, vous pourriez être éligible à une prime discrétionnaire si vous êtes un employé actif à la fin de l'exercice fiscal.
CE QUE NOUS FAISONS
Chez Goldman Sachs, nos ingénieurs ne se contentent pas de créer, ils rendent les choses possibles. Changez le monde en connectant les personnes et les capitaux aux idées. Résolvez les problèmes d'ingénierie les plus complexes et les plus urgents pour nos clients. Rejoignez nos équipes d'ingénierie qui développent des logiciels et des systèmes massivement évolutifs, conçoivent des solutions d'infrastructure à faible latence, protègent de manière proactive contre les cybermenaces et exploitent le machine learning ainsi que l'ingénierie financière pour transformer continuellement les données en actions. Créez de nouvelles entreprises, transformez la finance et explorez un monde d'opportunités à la vitesse des marchés.
L'ingénierie, qui comprend notre division technologique et nos groupes de stratèges mondiaux, est au cœur de notre activité, et notre environnement dynamique exige une réflexion stratégique innovante ainsi que des solutions immédiates et concrètes. Vous souhaitez repousser les limites des possibilités numériques ? Commencez ici.
L'IA APPLIQUÉE CHEZ GOLDMAN SACHS
L'équipe Applied AI de Goldman Sachs développe des capacités avancées en machine learning, modélisation statistique et recherche quantitative pour résoudre des problèmes complexes sur les marchés financiers mondiaux. Nous combinons des méthodes d'IA modernes, une inférence statistique rigoureuse, des données de marché de haute dimension et une expertise sectorielle pour développer des modèles quantitatifs innovants et des perspectives de recherche.
Notre équipe opère à l'intersection de l'intelligence artificielle, de la finance quantitative et de la microstructure des marchés. Nous cherchons à faire progresser la compréhension scientifique et l'application pratique du machine learning pour la prévision, la modélisation de marché, l'exécution, la liquidité et le trading systématique.
LE RÔLE
Titre : Applied AI – Vice President Lieu : New York, NY Division : Ingénierie – Applied AI
En tant qu'ingénieur de recherche senior en IA appliquée, vous mènerez des recherches originales à la frontière du deep learning, de la modélisation de séries temporelles et de la finance quantitative. Vous formulerez des questions de recherche importantes, développerez de nouvelles méthodes prédictives et d'apprentissage de représentation, et évaluerez leur pertinence statistique et économique en utilisant des ensembles de données financières à grande échelle.
VOS MISSIONS
Vous serez responsable de la recherche pour appliquer les problèmes de bout en bout : formuler la question, organiser et traiter les données, concevoir l'architecture du modèle, exécuter des expériences d'entraînement à grande échelle, construire le cadre d'évaluation et collaborer étroitement avec les bureaux de trading et les ingénieurs pour garantir que la recherche est ancrée dans des problèmes de marché réels et peut éclairer des applications quantitatives percutantes.
- Deep Learning, Transformers et modèles de fondation de séries temporelles : Mener des recherches sur les méthodes de deep-learning pour la prévision de séries temporelles financières, l'apprentissage de représentation et la modélisation générative. Développer des modèles de fondation basés sur les Transformers et les séries temporelles en utilisant le pré-entraînement à grande échelle, l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par transfert et l'adaptation à travers les actifs, les régimes de marché et les horizons de prévision.
- Évaluation scientifique et recherche quantitative appliquée : Concevoir des études rigoureuses sur la performance prédictive, la robustesse, le calibrage et la pertinence économique en utilisant des tests walk-forward, des contrôles de fuite de données, l'analyse de régime et la validation statistique. Collaborer avec des chercheurs quantitatifs et des parties prenantes du trading sur la recherche en génération d'alpha, prévision de rendement et de volatilité, liquidité, microstructure de marché, exécution et construction de portefeuille.
- Recherche quantitative appliquée : Collaborer avec des chercheurs quantitatifs, des stratèges et des parties prenantes du trading pour formuler des questions de recherche à haute valeur ajoutée en recherche d'alpha, génération de signaux, prévision de rendement et de volatilité, modélisation de la liquidité, microstructure de marché, exécution et construction de portefeuille. Traduire les résultats de recherche en perspectives quantitatives économiquement significatives, conscientes des risques et de la capacité.
- Actifs de recherche et reproductibilité : Contribuer à des artefacts de recherche réutilisables, y compris des modèles pré-entraînés, des ensembles de données, des benchmarks, des protocoles d'évaluation et de la documentation, pour soutenir la recherche reproductible et la collaboration entre les classes d'actifs et les équipes de recherche quantitative.
- Leadership technique et communication : Encadrer des chercheurs et ingénieurs juniors ; fournir des revues réfléchies de la conception de la recherche, de la méthodologie empirique et du code de recherche ; et communiquer clairement les conclusions, les hypothèses, les limites et les recommandations aux parties prenantes techniques et commerciales seniors.
- Gouvernance de la recherche et IA responsable : Mener des recherches conformément aux normes de l'entreprise en matière de gestion des risques liés aux modèles, de gouvernance des données, de confidentialité, d'éthique et d'IA responsable. Maintenir une documentation claire de la méthodologie de recherche, de la provenance des données, des hypothèses de modèle, des résultats de validation et des limites.
COMPÉTENCES ET EXPÉRIENCE RECHERCHÉES
Requis
- Doctorat en informatique, Machine Learning, statistiques, mathématiques, physique, génie électrique ou une discipline quantitative connexe.
- Minimum de cinq ans d'expérience professionnelle en machine learning, recherche quantitative, recherche appliquée, science des données ou un domaine étroitement lié.
- Solide expérience en recherche dans un ou plusieurs des domaines suivants :
- Deep learning et apprentissage de représentation
- Prévision de séries temporelles et modélisation séquentielle
- Finance quantitative ou microstructure de marché
- Capacité démontrée à formuler et à exécuter de manière indépendante des recherches rigoureuses en utilisant des ensembles de données vastes, complexes et de haute dimension.
- Capacité à communiquer des idées de recherche complexes, des résultats empiriques et des compromis méthodologiques de manière claire et efficace.
- Capacité à travailler de manière autonome sur des questions de recherche ouvertes tout en collaborant efficacement avec les traders et les ingénieurs.
Souhaité
- Expérience avec les modèles basés sur les Transformers, le deep learning probabiliste ou d'autres architectures de séquences modernes.
- Expérience avec la prévision multivariée, la prédiction transversale ou les données de marché à haute fréquence.
- Expérience de recherche en trading quantitatif, investissement systématique, microstructure de marché, exécution électronique, tenue de marché, arbitrage statistique ou économétrie financière.
- Publications ou contributions de recherche démontrées dans des lieux de premier plan en machine-learning, intelligence artificielle, statistiques, optimisation ou finance quantitative.
- Capacité démontrée à relier les avancées méthodologiques en IA à des résultats robustes et économiquement significatifs sur les marchés financiers.
CE QUE NOUS VOUS OFFRONS
- Faire progresser la recherche de pointe en IA financière : Travailler sur des problèmes de recherche stimulants à l'intersection du deep learning, de la modélisation basée sur les Transformers, des modèles de fondation de séries temporelles et de la finance quantitative, avec l'opportunité de générer un impact commercial significatif.
- Accéder à des données différenciées et à des ressources de recherche : Appliquer des méthodes d'IA modernes à des données de marché propriétaires de haute qualité sur plusieurs actifs, soutenues par les ressources informatiques nécessaires à l'entraînement de modèles à grande échelle et à la recherche empirique.
- Rejoindre une culture de recherche rigoureuse : Faire partie d'une équipe de recherche dédiée à l'IA appliquée qui valorise la rigueur scientifique, des bases solides, une évaluation robuste hors échantillon, la reproductibilité et des résultats économiquement significatifs.
- Collaborer sur des problèmes de marché réels : Travailler en étroite collaboration avec des chercheurs quantitatifs, des stratèges et des parties prenantes du trading à travers les entreprises pour formuler des questions de recherche percutantes en prévision, génération d'alpha, liquidité, microstructure de marché et exécution.
- S'engager avec la communauté de recherche au sens large : Contribuer au leadership d'opinion par le biais de forums de recherche internes et, sous réserve des politiques et approbations applicables de l'entreprise, de publications externes et d'un engagement avec la communauté de l'IA et de la recherche quantitative.
- Façonner l'agenda de recherche en IA appliquée : Développer une expertise approfondie à l'intersection des modèles de fondation et des marchés financiers, tout en aidant à définir les priorités de recherche et l'orientation future de l'équipe.
À PROPOS DE GOLDMAN SACHS
Chez Goldman Sachs, nous engageons nos collaborateurs, nos capitaux et nos idées pour aider nos clients, nos actionnaires et les communautés que nous servons à se développer. Fondée en 1869, nous sommes une entreprise mondiale de premier plan dans les domaines de la banque d'investissement, des titres et de la gestion d'investissements. Basés à New York, nous avons des bureaux dans le monde entier.
Nous pensons que votre personnalité vous rend meilleur dans ce que vous faites. Nous nous engageons à favoriser et à promouvoir la diversité et l'inclusion sur notre lieu de travail et au-delà, en veillant à ce que chaque individu au sein de notre entreprise dispose de nombreuses opportunités de se développer professionnellement et personnellement, de nos opportunités de formation et de développement et de nos réseaux à l'échelle de l'entreprise aux avantages sociaux, au bien-être, aux offres de finances personnelles et aux programmes de pleine conscience. Apprenez-en davantage sur notre culture, nos avantages sociaux et nos collaborateurs sur GS.com/careers.
Nous nous engageons à trouver des aménagements raisonnables pour les candidats ayant des besoins particuliers ou des handicaps au cours de notre processus de recrutement. En savoir plus : goldmansachs.com/careers/footer/disability-statement.html
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