Az RBC egy Kanadában működő központtal rendelkező globális pénzügyi szolgáltató intézmény, amely banki, finanszírozási, biztosítási, befektetési, vagyonkezelési, pénzügyi tervezési és tőkepiaci szolgáltatásokat nyújt. Az RBC Kanadában, az Egyesült Államokban és további 27 országban több mint 17 millió ügyfelet szolgál ki, és több mint 94 000 munkavállalót foglalkoztat. Diverzifikált modellje a bevált pénzügyi szolgáltatásokat az innovációra és az ügyfélélményre való összpontosítással ötvözi.
Vezető adatspecialista, mesterségesintelligencia-értékelési platform
Vezesse az RBC vállalati MI-rendszereihez kapcsolódó értékelési keretrendszerek, adatkészletek és minőség-ellenőrzések kialakítását. Határozzon meg műszaki szabványokat, támogassa az irányítási bizonyítékok előállítását, és mentorálja az adatkutató csapatokat Kanada-szerte.
Leírás
- Fejlesszen fejlett értékelési módszereket modellekhez és ágensekhez adatkészletek, rubrikák, LLM-as-judge technikák, determinisztikus pontozás, emberi felülvizsgálat és mérési keretrendszerek használatával.
- Alakítson ki olyan értékeléstudományi szabványokat, amelyek a modellkockázatot, a felelős MI-t, a termékminőséget, a biztonságot és az üzleti igényeket mérhető kritériumokká és megismételhető folyamatokká alakítják.
- Irányítsa az értékelési adatkészletek és pontozási kártyák teljes életciklusát a beszerzéstől és kurátori gondozástól a validáláson, minőségbiztosításon, verziókezelésen, származáskövetésen és újrafelhasználáson át a folyamatos fejlesztésig.
- Hozzon létre skálázható értékelési stratégiákat generatív és ágensalapú MI-hez feladat-, munkafolyamat-, trajektória- és futásidejű szinten.
- Működjön együtt MI-kutatási, platformmérnöki, termék-, kockázatkezelési, irányítási és üzleti csapatokkal, hogy az értékeléseket beépítse a fejlesztési, kiadási, tanúsítási, monitorozási és újratanúsítási folyamatokba.
- Építsen olyan emberi értékelési és felülvizsgálati protokollokat, amelyek megbízható címkéket, értékelői útmutatókat, döntőbíráskodási eljárásokat, minőség-ellenőrzéseket és auditálásra kész bizonyítékokat biztosítanak.
- Értékelje és javítsa a pontozók pontosságát, kalibrációját, robusztusságát, a hibamódok lefedettségét és a magyarázhatóságot az automatizált és emberi értékelési módszerekben.
- Adjon műszaki iránymutatást, kommunikáljon hatékonyan a vezetőkkel, és mentorálja a pályakezdő adatkutatókat.
Követelmények
- Legalább nyolcéves tapasztalattal rendelkezzen az adattudomány, az alkalmazott gépi tanulás, az MI-értékelés, az ML-minőség vagy egy kapcsolódó műszaki terület valamelyikén, beleértve a műszaki vezetői és csapatmentorálási tapasztalatot is.
- Mutasson jelentős tapasztalatot gépi tanulási, generatív MI- vagy ágensalapú MI-rendszerek értékelési keretrendszereinek kialakításában, beleértve a metrikákat, adatkészleteket, benchmarkokat, rubrikákat és minőségmérést.
- Rendelkezzen gyakorlati ismeretekkel az LLM-ek értékelési módszereiről, például az LLM-as-judge megközelítésről, a determinisztikus pontozásról, az emberi felülvizsgálatról, a hallucináció és a tényszerűség értékeléséről, a biztonsági értékelésről és a modellminőség benchmarkolásáról.
- Legyen erős alapja az adattudományban, a statisztikában, a gépi tanulásban, a kísérletezésben, az adatkurálásban, a Pythonban, az SQL-ben és a korszerű MI/ML-fejlesztési gyakorlatokban.
- Fordítsa le az irányítási, modellkockázati, felelős MI- és üzleti követelményeket mérhető kontrollokká, megismételhető értékelési folyamatokká és döntéshozatalra alkalmas bizonyítékokká.
- Kommunikáljon világosan és kezelje hatékonyan az érdekelt feleket, továbbá legyen képes befolyásolni a kutatási, mérnöki, termék-, irányítási, kockázatkezelési és üzleti területek felső vezetőit.
- Rendelkezzen tapasztalattal ágensalapú MI, eszközhívási munkafolyamatok, többlépcsős következtetés, futásidejű nyomkövetések, trajektóriapontozás vagy munkafolyamat-szintű teljesítmény értékelése terén.
- Legyen tapasztalata pénzügyi szolgáltatások, szabályozott MI, modellkockázat-kezelés, felelős MI, vállalati irányítás vagy auditálásra kész bizonyítékok folyamatai terén.
- Ismerje az MLflow, a Langfuse, a LangSmith, az OpenTelemetry, a Grafana, a CI/CD-folyamatok vagy hasonló értékelési és megfigyelhetőségi eszközök használatát.
- Az MI-értékelés, az ML-minőség, az MI-biztonság, az alkalmazott kutatás vagy a felelős MI területén szerzett publikációk, szabadalmak, nyílt forráskódú hozzájárulások vagy iparági tapasztalat releváns.
Juttatások
- Részesüljön Total Rewards programban, amely bónuszokat, rugalmas juttatásokat, versenyképes kompenzációt, jutalékokat és adott esetben részvényjuttatásokat kínál.
- Olyan vezetők támogatásával fejlessze karrierjét, akik coaching- és vezetői lehetőségeket biztosítanak.
- Vegyen részt olyan munkában, amelyet jelentős és tartós hatás elérésére terveztek.
- Csatlakozzon együttműködő, fejlődő, dinamikus és kiemelkedő teljesítményű csapathoz.
- Férjen hozzá a pénzügyi szolgáltatásokra összpontosító átfogó képzési programhoz.
- Vállaljon kihívást jelentő feladatokat szakmai fejlődési lehetőségekkel.