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PNC è una società diversificata di servizi finanziari e bancari, con opportunità di carriera in diversi ambiti dell’organizzazione. Il suo approccio all’ambiente di lavoro pone l’accento su inclusione, accessibilità, diversità e coinvolgimento della comunità, con percorsi di reclutamento per studenti, laureati e veterani. PNC sottolinea inoltre il proprio impegno a garantire pari opportunità e a rispettare le leggi sul lavoro, rendendo le sue opportunità professionali interessanti per chi cerca un grande datore di lavoro nel settore finanziario con un’ampia gamma di possibilità di carriera.
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Offerte dell’azienda

Consulente di Analisi Quantitativa e Modelli – Dati e MLOps

Consulente di analisi quantitativa responsabile dell’operativizzazione di soluzioni di machine learning e intelligenza artificiale nel settore bancario di PNC. Il ruolo comprende pipeline di dati, distribuzione dei modelli, agenti di IA, monitoraggio, validazione e documentazione normativa.

USStati UnitiOHOhioPAPennsylvaniaVAVirginia
91.000 $ – 202.800 $ / anno
In sedeTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AWSAzurePySparkPythonSQL

Descrizione

  • Progettare, sviluppare e supportare soluzioni scalabili di dati, IA e machine learning negli ambienti di sviluppo e produzione
  • Portare i modelli analitici e di machine learning in produzione tramite pacchettizzazione, integrazione, test e distribuzione
  • Creare e mantenere pipeline CI/CD riutilizzabili per l’addestramento, lo scoring, la distribuzione e il riaddestramento dei modelli
  • Creare pipeline di dati scalabili e prodotti riutilizzabili di dati e feature
  • Sviluppare framework di monitoraggio e analisi per seguire le prestazioni, la stabilità e il data drift dei modelli
  • Creare agenti di IA e flussi di lavoro agentici basati su LLM utilizzando prompt engineering, RAG, integrazione di strumenti e API e orchestrazione
  • Creare framework di test e valutazione degli agenti di IA che coprano accuratezza, coerenza, allucinazioni, bias, rischi per la sicurezza e test di accettazione da parte degli utenti
  • Distribuire agenti di IA in produzione con guardrail, supervisione umana e registrazione completa
  • Monitorare nel tempo la qualità, l’adozione e i costi operativi degli agenti di IA
  • Valutare l’impatto sul business definendo misure di successo, stabilendo baseline e monitorando risultati quali aumento delle prestazioni, riduzione delle perdite e miglioramenti dell’efficienza
  • Collaborare con data scientist, responsabili dei modelli, team tecnologici, stakeholder aziendali e linee di business
  • Condurre analisi quantitative avanzate e sviluppare modelli per supportare le decisioni aziendali
  • Creare framework per i modelli, migliorare e monitorare quelli esistenti ed eseguire la validazione dei modelli
  • Mantenere una comunicazione continua con i responsabili e gli sviluppatori dei modelli durante le attività di revisione
  • Valutare la teoria, la progettazione, l’implementazione, la qualità dei dati e l’integrità dei modelli mediante metodi qualitativi e quantitativi
  • Valutare il rischio dei modelli e documentare le conclusioni sui loro punti di forza e sui loro limiti
  • Preparare e revisionare la documentazione a supporto della validazione dei modelli e della conformità normativa

Requisiti

  • Laurea in data science, ingegneria, matematica, statistica o disciplina quantitativa affine
  • Esperienza professionale in ambienti di machine learning, analisi, DevOps o MLOps
  • Esperienza nella distribuzione e nel supporto di soluzioni analitiche o di machine learning in contesti aziendali
  • Esperienza di programmazione con Python, SQL, R o PySpark
  • Esperienza pratica con AWS o Azure
  • Conoscenza operativa dei flussi di lavoro di machine learning e delle pratiche di distribuzione dei modelli
  • Solide capacità analitiche e di problem solving
  • Efficaci capacità di comunicazione e presentazione
  • Capacità di influenzare e collaborare con stakeholder tecnici e aziendali
  • Esperienza in ambienti altamente collaborativi e interfunzionali
  • Solide capacità di coinvolgimento degli stakeholder e gestione delle relazioni
  • È preferibile un’esperienza nel settore bancario, nei servizi finanziari, nei prestiti o nella gestione del rischio
  • È preferibile la familiarità con la governance dei modelli, il monitoraggio e i processi di supporto alla produzione
  • È preferibile la conoscenza dell’ingegneria dei dati e degli ecosistemi di dati aziendali
  • In genere, per questo livello sono richiesti almeno cinque anni di esperienza professionale pertinente
  • I candidati senza laurea possono essere considerati se possiedono una combinazione equivalente di istruzione, certificazioni specifiche per il ruolo ed esperienza
  • Non sono richieste certificazioni
  • Non sono richieste licenze
  • PNC non fornisce sponsorizzazione per visti di lavoro né partecipa a STEM OPT

Benefit

  • Copertura medica e dei farmaci con prescrizione, inclusa un’opzione di conto di risparmio sanitario
  • Opzioni di piani odontoiatrici e oculistici
  • Assicurazione sulla vita per i dipendenti e i coniugi o figli idonei
  • Copertura per invalidità a breve e lungo termine
  • Piano 401(k) con contributo integrativo di PNC
  • Piano pensionistico
  • Piano di acquisto di azioni per i dipendenti
  • Conto di rimborso per l’assistenza alle persone a carico
  • Servizi di assistenza sostitutiva per bambini e anziani
  • Rimborso per adozione, maternità surrogata e servizi di doula
  • Assistenza educativa, inclusi alcuni programmi interamente finanziati
  • Programma di benessere con incentivi finanziari
  • Congedo di maternità e congedo parentale
  • Fino a 11 giorni festivi retribuiti all’anno
  • Nove giorni di assenza occasionale all’anno
  • Da 15 a 25 giorni di ferie all’anno, in base al livello professionale
  • Retribuzione con incentivi legata alle prestazioni dell’azienda, del business e/o individuali

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