Citi היא חברת בנקאות ושירותים פיננסיים גלובלית המשרתת צרכנים, תאגידים, ממשלות ומוסדות. מגוון השירותים שלה כולל בנקאות קמעונאית, כרטיסי אשראי, ניהול הון, בנקאות עסקית ובנקאות השקעות, הנתמכים בפעילות ביותר מ-100 מדינות. כארגון פיננסי בינלאומי גדול, Citi מאגדת צוותים הפועלים בתחומי הבנקאות, השירותים הפיננסיים והפינטק.
מהנדס בכיר ומוביל בתחום Python, בינה מלאכותית ולמידת מכונה
הובלת התכנון והאספקה של מערכות בינה מלאכותית גנרטיבית ולמידת מכונה חיזויית, הניתנות להרחבה, למניעת הונאות בבנקאות הקמעונאית של Citi בארה״ב. קידום שיטות MLOps וחניכת צוותי הנדסה.
תיאור
- להוביל פיתוח והשקה של מוצרי בינה מלאכותית ולמידת מכונה מתקדמים.
- לתכנן פתרונות בינה מלאכותית גנרטיבית לסביבת ייצור, החל ביצירה מועשרת באחזור וסוכנים אוטונומיים ועד חיפוש סמנטי ותהליכי עבודה רב־מודאליים.
- לכוונן את Google Gemini, Anthropic Claude ומודלי שפה בקוד פתוח לשיפור המהירות, העלות והאיכות.
- לפתח מסגרות להנדסת פרומפטים, תהליכי כוונון עדין של מודלים, מדדי הערכה ובקרות בטיחות.
- לקבוע ארכיטקטורת למידת מכונה חיזויית לזיהוי חריגות, רשתות עצביות גרפיות וסיווג מפוקח ולא מפוקח.
- לבנות שירותי Python וממשקי API אמינים, מהירים וניתנים להרחבה אופקית.
- לחבר מסדי נתונים וקטוריים, מטמונים מבוזרים ומערכות הזרמת אירועים.
- להקים תהליכי MLOps ו-LLMOps לאינטגרציה ולאספקה רציפות, לאימון מחדש אוטומטי, לניטור ולזיהוי סחיפה.
- ליצור יכולות בינה מלאכותית לזיהוי גניבת זהות, השתלטות על חשבונות, זהויות סינתטיות, הונאות בכרטיסים בעסקאות ללא נוכחות פיזית ועסקאות חריגות.
- להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לייעל את מיון מקרי ההונאה ולסכם חקירות המבוססות על מידע לא מובנה.
- לשמור על עמידה בתקנות הבנקאות בארה״ב.
- להדריך מדעני נתונים ומהנדסי תוכנה במרכז ההנדסה בצ׳נאי.
- לקבוע את מפת הדרכים הטכנולוגית, להעריך מסגרות בינה מלאכותית, לבצע הוכחות היתכנות ולהציג הצעות ארכיטקטורה למובילי הנדסה ברחבי העולם.
- לשפר את זיהוי ההונאות, שיעורי החיוביים הכוזבים, מהירות ההסקה, איכות הקוד, כיסוי הבדיקות ויעילות החוקרים.
דרישות
- בעלי תואר ראשון או שני במדעי המחשב, מדעי הנתונים, בינה מלאכותית, מתמטיקה שימושית או תחום כמותי קשור.
- ניסיון מקצועי של 10–12 שנים בהנדסת תוכנה, כולל פיתוח מערכות בינה מלאכותית ולמידת מכונה לסביבת ייצור.
- שליטה מתקדמת ב-Python 3.x, לרבות עיבוד מקבילי או asyncio, דפוסי תכנון, אפיון ביצועים, אריזה וכתיבת קוד נקי.
- ניסיון יישומי משמעותי ב-PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost ו-LightGBM.
- ניסיון מוכח בבניית יישומי בינה מלאכותית גנרטיבית לסביבת ייצור באמצעות כלים כגון LangChain, LlamaIndex, CrewAI או AutoGen.
- ידע מעשי במודלי הטמעה, אחזור צפוף, דירוג מחדש ושיטות לאינדוקס וקטורי.
- ניסיון מעשי ב-AWS, GCP או Azure, לצד Docker, Kubernetes ו-PySpark או Ray.
- ניסיון באספקת מחזורי חיים מלאים של למידת מכונה, מאימות נתונים ועד לניטור הסקה בזמן אמת.
- ניסיון בשילוב ממשקי ה-API של Google Gemini ו-Anthropic Claude, כולל קריאות לכלים או פונקציות, שמירת הקשר במטמון ואופטימיזציה של פרומפטים.
- ניסיון במנועי כללים להונאות, בפלטפורמות לזיהוי חריגות או במודלים חיזויית להערכת סיכונים הוא יתרון.
- היכרות עם ניטור עסקאות, ביומטריה התנהגותית ומערכי נתונים של קונסורציומים למניעת הונאות היא יתרון.
- שליטה גבוהה ב-Python, SQL ו-Bash.
- ניסיון במסדי נתונים וקטוריים, ממשקי API עורפיים, הזרמת נתונים, MLOps, DevOps, בינה מלאכותית מוסברת וטשטוש מידע המאפשר זיהוי אישי.
- יכולת לעמוד בדרישות הרגולטוריות של הבנקאות בארה״ב, כולל FCRA, GLBA, SR 11-7, הלוואות הוגנות ותקני בינה מלאכותית מוסברת.
הטבות
- מתכונת עבודה היברידית.
- מעסיק המעניק הזדמנות שווה.
- התאמות סבירות זמינות לאנשים עם מוגבלויות.