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PNC ist ein diversifiziertes Finanzdienstleistungs- und Bankunternehmen mit Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Bereichen seiner Organisation. Der Ansatz am Arbeitsplatz legt Wert auf Inklusion, Barrierefreiheit, Vielfalt und gesellschaftliches Engagement und bietet Einstiegswege für Studierende, Absolventinnen und Absolventen sowie Veteraninnen und Veteranen. PNC betont außerdem sein Engagement für Chancengleichheit und die Einhaltung arbeitsrechtlicher Vorschriften. Damit sind die Karrieremöglichkeiten besonders für Bewerberinnen und Bewerber interessant, die einen großen Finanzdienstleister mit vielfältigen beruflichen Perspektiven suchen.
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Stellen im Unternehmen

Berater für quantitative Analysen und Modelle – Daten und MLOps

Beratung für quantitative Analysen mit Verantwortung für die Operationalisierung von Lösungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz im Bankgeschäft von PNC. Die Rolle umfasst Datenpipelines, Modellbereitstellung, KI-Agenten, Überwachung, Validierung und regulatorische Dokumentation.

USVereinigte StaatenOHOhioPAPennsylvaniaVAVirginia
91.000 $ – 202.800 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzurePySparkPythonSQL

Beschreibung

  • Entwerfen, Entwickeln und Unterstützen skalierbarer Daten-, KI- und Machine-Learning-Lösungen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen
  • Analytische und Machine-Learning-Modelle durch Paketierung, Integration, Tests und Bereitstellung in die Produktion überführen
  • Wiederverwendbare CI/CD-Pipelines für Modelltraining, Scoring, Bereitstellung und erneutes Training erstellen und pflegen
  • Skalierbare Datenpipelines sowie wiederverwendbare Daten- und Feature-Produkte entwickeln
  • Überwachungs- und Analyseframeworks zur Erfassung von Modellleistung, Stabilität und Daten-Drift entwickeln
  • KI-Agenten und agentische Workflows auf Basis großer Sprachmodelle mithilfe von Prompt Engineering, RAG, Tool- und API-Integration sowie Orchestrierung erstellen
  • Test- und Evaluierungsframeworks für KI-Agenten entwickeln, die Genauigkeit, Konsistenz, Halluzinationen, Verzerrungen, Sicherheitsrisiken und Benutzerakzeptanztests abdecken
  • Produktive KI-Agenten mit Schutzmechanismen, menschlicher Aufsicht und umfassender Protokollierung bereitstellen
  • Qualität, Nutzung und Betriebskosten von KI-Agenten kontinuierlich überwachen
  • Geschäftliche Auswirkungen bewerten, indem Erfolgskennzahlen definiert, Ausgangswerte festgelegt und Ergebnisse wie Steigerungen, Verlustreduzierungen und Effizienzgewinne überwacht werden
  • Mit Data Scientists, Modelleigentümern, Technologieteams, Geschäftsbeteiligten und Geschäftsbereichen zusammenarbeiten
  • Fortgeschrittene quantitative Analysen und Modellentwicklung durchführen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen
  • Modellframeworks erstellen, bestehende Modelle verbessern und überwachen sowie Modellvalidierungen durchführen
  • Während der Prüfungsaktivitäten kontinuierlich mit Modelleigentümern und Entwicklern kommunizieren
  • Modelltheorie, Design, Implementierung, Datenqualität und Integrität mit qualitativen und quantitativen Methoden bewerten
  • Modellrisiken beurteilen und Schlussfolgerungen zu Stärken und Einschränkungen von Modellen dokumentieren
  • Dokumentation zur Unterstützung der Modellvalidierung und der Einhaltung regulatorischer Vorgaben erstellen und prüfen

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung
  • Berufserfahrung in der Unterstützung von Umgebungen für maschinelles Lernen, Analytik, DevOps oder MLOps
  • Erfahrung mit der Bereitstellung und Unterstützung analytischer oder Machine-Learning-Lösungen in Unternehmen
  • Programmierkenntnisse in Python, SQL, R oder PySpark
  • Praktische Erfahrung mit AWS oder Azure
  • Kenntnisse in Machine-Learning-Workflows und Verfahren zur Modellbereitstellung
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Sehr gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
  • Fähigkeit, technische und geschäftliche Beteiligte zu überzeugen und mit ihnen zusammenzuarbeiten
  • Erfahrung in stark kollaborativen, funktionsübergreifenden Umgebungen
  • Ausgeprägte Fähigkeiten im Stakeholder-Engagement und Beziehungsmanagement
  • Erfahrung im Bankwesen, bei Finanzdienstleistungen, in der Kreditvergabe oder im Risikomanagement ist wünschenswert
  • Kenntnisse in Modell-Governance, Überwachung und Prozessen zur Produktionsunterstützung sind wünschenswert
  • Verständnis von Data Engineering und unternehmensweiten Datenökosystemen ist wünschenswert
  • Auf dieser Ebene sind in der Regel mindestens fünf Jahre einschlägige Branchenerfahrung erforderlich
  • Bewerber ohne Abschluss können mit einer vergleichbaren Kombination aus Ausbildung, berufsspezifischen Zertifizierungen und Erfahrung berücksichtigt werden
  • Keine Zertifizierungen erforderlich
  • Keine Lizenzen erforderlich
  • PNC bietet keine Unterstützung für Arbeitsvisa und nimmt nicht am STEM-OPT-Programm teil

Zusatzleistungen

  • Medizinische Versorgung und Versorgung mit verschreibungspflichtigen Medikamenten, einschließlich einer Option für ein Gesundheitssparkonto
  • Optionen für Zahn- und Sehkraftversicherungen
  • Lebensversicherung für Mitarbeitende sowie berechtigte Ehepartner oder Kinder
  • Kurz- und langfristige Erwerbsunfähigkeitsversicherung
  • 401(k)-Plan mit einem Arbeitgeberbeitrag von PNC
  • Pensionsplan
  • Aktienkaufplan für Mitarbeitende
  • Konto zur Erstattung von Betreuungskosten für Angehörige
  • Ersatzbetreuung für Kinder und ältere Angehörige
  • Erstattung von Kosten für Adoption, Leihmutterschaft und Doula-Leistungen
  • Unterstützung bei Bildungskosten, einschließlich ausgewählter vollständig finanzierter Programme
  • Wellnessprogramm mit finanziellen Anreizen
  • Mutterschutz und Elternzeit
  • Bis zu 11 bezahlte Feiertage pro Jahr
  • Neun Tage pro Jahr für gelegentliche Abwesenheit
  • 15 bis 25 Urlaubstage pro Jahr, abhängig von der Karrierestufe
  • Anreizberechtigte Vergütung, gekoppelt an die Leistung des Unternehmens, des Geschäftsbereichs und/oder der einzelnen Person

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