RBC
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RBC कनाडा में मुख्यालय वाला एक वैश्विक वित्तीय सेवा संस्थान है, जिसकी सेवाओं में बैंकिंग, वित्त, बीमा, निवेश, संपत्ति प्रबंधन, वित्तीय योजना और पूंजी बाजार शामिल हैं। कनाडा, संयुक्त राज्य अमेरिका और 27 अन्य देशों में 1.7 करोड़ से अधिक ग्राहकों को सेवाएँ प्रदान करने वाला RBC 94,000 से अधिक कर्मचारियों के साथ काम करता है। इसका विविधीकृत मॉडल स्थापित वित्तीय सेवाओं को नवाचार और ग्राहक अनुभव पर केंद्रित दृष्टिकोण के साथ जोड़ता है।

स्टाफ डेटा वैज्ञानिक, एआई मूल्यांकन प्लेटफ़ॉर्म

RBC की एंटरप्राइज़ एआई प्रणालियों के लिए मूल्यांकन ढाँचों, डेटासेट और गुणवत्ता नियंत्रणों के डिज़ाइन का नेतृत्व करें। पूरे कनाडा में तकनीकी मानक तय करें, शासन संबंधी साक्ष्यों में सहायता दें और डेटा विज्ञान टीमों का मार्गदर्शन करें।

विवरण

  • मॉडल और एजेंटों के लिए डेटासेट, रूब्रिक, LLM-as-judge तकनीकों, नियतात्मक स्कोरिंग, मानव समीक्षा और मापन ढाँचों का उपयोग करके उन्नत मूल्यांकन विधियाँ विकसित करें।
  • मूल्यांकन विज्ञान के ऐसे मानक स्थापित करें जो मॉडल जोखिम, जिम्मेदार एआई, उत्पाद गुणवत्ता, सुरक्षा और व्यावसायिक आवश्यकताओं को मापने योग्य मानदंडों और दोहराई जा सकने वाली प्रक्रियाओं में बदलें।
  • मूल्यांकन डेटासेट और स्कोरकार्ड के पूरे जीवनचक्र का प्रबंधन करें, जिसमें स्रोत-संग्रह और क्यूरेशन से लेकर सत्यापन, गुणवत्ता आश्वासन, संस्करण नियंत्रण, डेटा वंशावली, पुनः उपयोग और निरंतर सुधार शामिल हैं।
  • टास्क, वर्कफ़्लो, ट्रेजेक्टरी और रनटाइम स्तरों पर जनरेटिव और एजेंटिक एआई के लिए विस्तार योग्य मूल्यांकन रणनीतियाँ बनाएँ।
  • एआई अनुसंधान, प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग, उत्पाद, जोखिम, शासन और व्यावसायिक टीमों के साथ सहयोग करके मूल्यांकन को विकास, रिलीज़, प्रमाणन, निगरानी और पुनःप्रमाणन प्रक्रियाओं में एकीकृत करें।
  • मानव मूल्यांकन और समीक्षा प्रोटोकॉल बनाएँ, जो विश्वसनीय लेबल, समीक्षक निर्देश, निर्णय-निर्धारण प्रक्रियाएँ, गुणवत्ता नियंत्रण और ऑडिट के लिए तैयार साक्ष्य प्रदान करें।
  • स्वचालित और मानव मूल्यांकन विधियों में स्कोरर की सटीकता, कैलिब्रेशन, मजबूती, विफलता-मोड कवरेज और व्याख्येयता का आकलन व सुधार करें।
  • तकनीकी दिशा प्रदान करें, अधिकारियों के साथ प्रभावी संवाद करें और कनिष्ठ डेटा वैज्ञानिकों का मार्गदर्शन करें।

आवश्यकताएँ

  • डेटा विज्ञान, अनुप्रयुक्त मशीन लर्निंग, एआई मूल्यांकन, एमएल गुणवत्ता या संबंधित तकनीकी क्षेत्र में कम से कम आठ वर्ष का अनुभव हो, जिसमें तकनीकी नेतृत्व और टीम मार्गदर्शन शामिल हो।
  • मशीन लर्निंग, जनरेटिव एआई या एजेंटिक एआई प्रणालियों के लिए मूल्यांकन ढाँचे बनाने का ठोस अनुभव हो, जिसमें मेट्रिक्स, डेटासेट, बेंचमार्क, रूब्रिक और गुणवत्ता मापन शामिल हों।
  • LLM-as-judge, नियतात्मक स्कोरिंग, मानव समीक्षा, मतिभ्रम और तथ्यात्मकता आकलन, सुरक्षा मूल्यांकन तथा मॉडल-गुणवत्ता बेंचमार्किंग जैसी LLM मूल्यांकन विधियों का व्यावहारिक ज्ञान हो।
  • डेटा विज्ञान, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, प्रयोग, डेटा क्यूरेशन, Python, SQL और वर्तमान एआई/एमएल विकास प्रथाओं की मजबूत नींव हो।
  • शासन, मॉडल जोखिम, जिम्मेदार एआई और व्यावसायिक आवश्यकताओं को मापने योग्य नियंत्रणों, दोहराई जा सकने वाली मूल्यांकन प्रक्रियाओं और निर्णय लेने के लिए उपयुक्त साक्ष्यों में बदलने की क्षमता हो।
  • स्पष्ट संवाद और प्रभावी हितधारक प्रबंधन का कौशल हो तथा अनुसंधान, इंजीनियरिंग, उत्पाद, शासन, जोखिम और व्यावसायिक कार्यों के वरिष्ठ नेताओं को प्रभावित करने की क्षमता हो।
  • एजेंटिक एआई, टूल-कॉलिंग वर्कफ़्लो, बहु-चरणीय तर्क, रनटाइम ट्रेस, ट्रेजेक्टरी स्कोरिंग या वर्कफ़्लो-स्तरीय प्रदर्शन के आकलन का अनुभव हो।
  • वित्तीय सेवाओं, विनियमित एआई, मॉडल जोखिम प्रबंधन, जिम्मेदार एआई, एंटरप्राइज़ शासन या ऑडिट-तैयार साक्ष्य प्रक्रियाओं का अनुभव हो।
  • MLflow, Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, Grafana, CI/CD पाइपलाइनों या तुलनीय मूल्यांकन और ऑब्ज़र्वेबिलिटी उपकरणों से परिचित हों।
  • एआई मूल्यांकन, एमएल गुणवत्ता, एआई सुरक्षा, अनुप्रयुक्त अनुसंधान या जिम्मेदार एआई में प्रकाशन, पेटेंट, ओपन-सोर्स योगदान या उद्योग अनुभव प्रासंगिक हैं।

लाभ

  • बोनस, लचीले लाभ, प्रतिस्पर्धी पारिश्रमिक, कमीशन और लागू स्टॉक अवॉर्ड्स वाले कुल पुरस्कार कार्यक्रम का लाभ लें।
  • कोचिंग और प्रबंधन के अवसर प्रदान करने वाले नेताओं के साथ अपना करियर विकसित करें।
  • अर्थपूर्ण और दीर्घकालिक प्रभाव उत्पन्न करने के लिए तैयार किए गए कार्य में योगदान दें।
  • सहयोगी, प्रगतिशील, गतिशील और उच्च-प्रदर्शन वाली टीम में शामिल हों।
  • वित्तीय सेवाओं पर केंद्रित व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रम का लाभ लें।
  • पेशेवर विकास के अवसरों वाले चुनौतीपूर्ण कार्य करें।