Machine Learning Engineer (Applied AI ML)

HireHi; Greater London; On-site; GBP 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

J.P. Morgan объявляет вакансию специалиста по данным с фокусом на ML/AI и NLP. Роль предполагает разработку масштабируемых сервисов, сотрудничество с инженерами и анализ данных с использованием статистики и ML.

Требуется опыт в PyTorch, ML-теории, MLOps и владение инструментами для развертывания в облаке. Ваша задача — документировать подходы и обеспечивать соответствие регуляциям.

Qualifications

• Уровень магистра или докторантура по количественным наукам.
• Глубокое понимание статистики, оптимизации и ML теории; знание трансформеров, CNN, автоэнкодеров.
• Специализация или интерес к NLP.
• Опыт MLOps: версионирование, воспроизводимость, наблюдаемость.
• Опыт мониторинга и улучшения моделей на протяжении длительного времени.
• Опыт работы с PyTorch и pandas.

Responsibilities

• Развивать масштабируемые возможности Data Science для бизнес-кейсов.
• Сотрудничать с инженерами по дизайну и разворачивать ML-сервисы.
• Исследовать данные статистическими методами и машинным обучением.
• Детализировать подходы и процессы для соответствия регуляциям.
• Сотрудничать с облачными и SRE-командами; участвовать в проектировании архитектуры.
• Выступать как индивидуальный исполнитель; возможно руководство.
• Делиться результатами AI с техническими и нетехническими стейкхолдерами.

Skills

PyTorch

pandas

ML theory

NLP

MLOps

Docker

Cloud (Azure/AWS/GCP)

Transformers

Education

Master's or PhD in a quantitative discipline

Tools

Docker

Kubernetes

Kubeflow

DVC

Ray

PyTorch

Job description

Описание:

J.P. Morgan is a global financial services leader that provides strategic advice and products to corporations, governments, wealthy individuals, and institutional investors. Its Commercial & Investment Bank operates across banking, markets, securities services, and payments, providing strategic advice, raising capital, managing risk, and extending liquidity in markets around the world.

Задачи:

• Build scalable Data Science capabilities for multiple business use cases
• Collaborate with software engineers to design and deploy Machine Learning services integrated with strategic systems
• Research and analyse datasets using statistical and machine learning techniques
• Communicate AI capabilities and results to technical and non-technical audiences
• Document approaches, techniques, and processes to comply with industry regulation
• Collaborate with cloud and SRE teams and take a leading role in designing and delivering production architectures
• Act as an individual contributor; optional management responsibility may be available depending on experience

Требования:

• Master's or PhD in a quantitative discipline, such as Computer Science, Mathematics, or Statistics
• Solid understanding of statistics, optimization, and ML theory, with familiarity with deep learning architectures such as transformers, CNNs, and autoencoders
• Specialism or well-researched interest in NLP
• Broad knowledge of MLOps tooling for versioning, reproducibility, and observability
• Experience monitoring, maintaining, and enhancing existing models over an extended period
• Extensive experience with PyTorch and related data science Python libraries such as pandas
• Experience containerising applications or models for deployment using Docker
• Experience with a major public cloud provider: Azure, AWS, or GCP
• Ability to communicate technical information and ideas clearly at all levels and build trust with stakeholders

Будет плюсом:

• designing or implementing DAG-based pipelines using Kubeflow, DVC, or Ray; big data technologies; constructing batch and streaming microservices exposed as REST/gRPC endpoints; container orchestration tools such as Kubernetes or Helm; open-source NLP datasets and benchmarks; implementing distributed, multi-threaded, or scalable applications; a track record of developing and deploying business-critical machine learning models