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RBC es una institución global de servicios financieros con sede en Canadá, cuyas actividades abarcan la banca, las finanzas, los seguros, las inversiones, la gestión patrimonial, la planificación financiera y los mercados de capitales. Atiende a más de 17 millones de clientes en Canadá, Estados Unidos y otros 27 países, y cuenta con una plantilla de más de 94.000 empleados. Su modelo diversificado combina servicios financieros consolidados con un enfoque en la innovación y la experiencia del cliente.
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Empleos de la empresa

Científico de Datos Principal, Plataforma de Evaluación de IA

Lidera el diseño de marcos de evaluación, conjuntos de datos y controles de calidad para los sistemas de IA empresariales de RBC. Establece estándares técnicos, respalda la evidencia de gobernanza y asesora a equipos de ciencia de datos en todo Canadá.

CACanadáPresencialTiempo completoLíderIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
GrafanaPythonSQL

Descripción

  • Desarrollar métodos avanzados de evaluación para modelos y agentes mediante conjuntos de datos, rúbricas, técnicas de LLM como juez, puntuación determinista, revisión humana y marcos de medición.
  • Establecer estándares de ciencia de la evaluación que conviertan el riesgo de los modelos, la IA responsable, la calidad del producto, la seguridad y las necesidades empresariales en criterios medibles y procesos repetibles.
  • Gestionar el ciclo de vida completo de los conjuntos de datos y las tarjetas de evaluación, desde la obtención y curación hasta la validación, el aseguramiento de la calidad, el control de versiones, la trazabilidad, la reutilización y la mejora continua.
  • Crear estrategias de evaluación escalables para la IA generativa y agéntica en los niveles de tarea, flujo de trabajo, trayectoria y tiempo de ejecución.
  • Colaborar con equipos de investigación de IA, ingeniería de plataformas, producto, riesgos, gobernanza y negocio para integrar las evaluaciones en los procesos de desarrollo, lanzamiento, certificación, supervisión y recertificación.
  • Crear protocolos de evaluación y revisión humana que proporcionen etiquetas confiables, instrucciones para revisores, procedimientos de adjudicación, controles de calidad y evidencia preparada para auditorías.
  • Evaluar y mejorar la precisión, calibración, robustez, cobertura de modos de fallo y explicabilidad de los evaluadores en métodos de evaluación automatizados y humanos.
  • Proporcionar orientación técnica, comunicarse eficazmente con ejecutivos y asesorar a científicos de datos júnior.

Requisitos

  • Aportar al menos ocho años de experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático aplicado, evaluación de IA, calidad de ML o una disciplina técnica relacionada, incluida la dirección técnica y la mentoría de equipos.
  • Demostrar sólida experiencia en la creación de marcos de evaluación para sistemas de aprendizaje automático, IA generativa o IA agéntica, cubriendo métricas, conjuntos de datos, referencias, rúbricas y medición de la calidad.
  • Tener conocimientos prácticos de enfoques de evaluación de LLM, como LLM como juez, puntuación determinista, revisión humana, evaluación de alucinaciones y factualidad, evaluación de seguridad y comparación de la calidad de modelos.
  • Poseer una sólida base en ciencia de datos, estadística, aprendizaje automático, experimentación, curación de datos, Python, SQL y prácticas actuales de desarrollo de IA y ML.
  • Traducir los requisitos de gobernanza, riesgo de modelos, IA responsable y negocio en controles medibles, procesos de evaluación repetibles y evidencia adecuada para la toma de decisiones.
  • Comunicarse con claridad y gestionar eficazmente a las partes interesadas, con capacidad para influir en líderes sénior de investigación, ingeniería, producto, gobernanza, riesgos y negocio.
  • Aportar experiencia en la evaluación de IA agéntica, flujos de trabajo con llamadas a herramientas, razonamiento de varios pasos, trazas de ejecución, puntuación de trayectorias o rendimiento a nivel de flujo de trabajo.
  • Tener experiencia en servicios financieros, IA regulada, gestión del riesgo de modelos, IA responsable, gobernanza empresarial o procesos de evidencia preparados para auditorías.
  • Estar familiarizado con MLflow, Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, Grafana, canalizaciones de CI/CD u otras herramientas comparables de evaluación y observabilidad.
  • Las publicaciones, patentes, contribuciones de código abierto o experiencia industrial en evaluación de IA, calidad de ML, seguridad de la IA, investigación aplicada o IA responsable son relevantes.

Beneficios

  • Recibir un Programa de Recompensas Totales con bonificaciones, beneficios flexibles, remuneración competitiva, comisiones y, cuando corresponda, acciones.
  • Desarrollar la carrera profesional con líderes que ofrecen formación y oportunidades de gestión.
  • Contribuir a un trabajo diseñado para crear un impacto significativo y duradero.
  • Unirse a un equipo colaborativo, progresista, dinámico y de alto rendimiento.
  • Acceder a un programa integral de formación centrado en los servicios financieros.
  • Asumir un trabajo desafiante con oportunidades de crecimiento profesional.

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