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RBC è un'istituzione globale di servizi finanziari con sede in Canada, le cui attività comprendono servizi bancari, finanza, assicurazioni, investimenti, gestione patrimoniale, pianificazione finanziaria e mercati dei capitali. Con oltre 17 milioni di clienti in Canada, negli Stati Uniti e in altri 27 Paesi, RBC conta più di 94.000 dipendenti. Il suo modello diversificato combina servizi finanziari consolidati con un'attenzione particolare all'innovazione e all'esperienza del cliente.
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Offerte dell’azienda

Data Scientist Staff, piattaforma di valutazione dell’IA

Guida la progettazione di framework di valutazione, set di dati e controlli di qualità per i sistemi di IA aziendale di RBC. Definisci gli standard tecnici, supporta le evidenze di governance e fai da mentore ai team di data science in tutto il Canada.

CACanadaIn sedeTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseData scientist
GrafanaPythonSQL

Descrizione

  • Sviluppare metodi avanzati di valutazione per modelli e agenti utilizzando set di dati, rubriche, tecniche LLM come giudice, punteggio deterministico, revisione umana e framework di misurazione.
  • Stabilire standard di scienza della valutazione che trasformino il rischio dei modelli, l’IA responsabile, la qualità del prodotto, la sicurezza e le esigenze aziendali in criteri misurabili e processi ripetibili.
  • Gestire l’intero ciclo di vita dei set di dati e delle scorecard di valutazione, dall’approvvigionamento e dalla curatela alla convalida, alla garanzia della qualità, al versioning, alla lineage, al riutilizzo e al miglioramento continuo.
  • Creare strategie di valutazione scalabili per l’IA generativa e agentica a livello di attività, flusso di lavoro, traiettoria e runtime.
  • Collaborare con i team di ricerca sull’IA, ingegneria delle piattaforme, prodotto, rischio, governance e business per integrare le valutazioni nei processi di sviluppo, rilascio, certificazione, monitoraggio e ricertificazione.
  • Creare protocolli di valutazione e revisione umana che forniscano etichette affidabili, istruzioni per i revisori, procedure di adjudication, controlli di qualità ed evidenze pronte per l’audit.
  • Valutare e migliorare l’accuratezza, la calibrazione, la robustezza, la copertura delle modalità di errore e l’interpretabilità degli scorer nei metodi di valutazione automatizzati e umani.
  • Fornire direzione tecnica, comunicare efficacemente con i dirigenti e fare da mentore ai data scientist junior.

Requisiti

  • Avere almeno otto anni di esperienza nella data science, nel machine learning applicato, nella valutazione dell’IA, nella qualità ML o in una disciplina tecnica correlata, inclusi leadership tecnica e mentoring di team.
  • Dimostrare una solida esperienza nella creazione di framework di valutazione per sistemi di machine learning, IA generativa o IA agentica, comprendendo metriche, set di dati, benchmark, rubriche e misurazione della qualità.
  • Possedere conoscenze pratiche degli approcci di valutazione degli LLM, come LLM come giudice, punteggio deterministico, revisione umana, valutazione di allucinazioni e factuality, valutazione della sicurezza e benchmarking della qualità dei modelli.
  • Avere solide basi in data science, statistica, machine learning, sperimentazione, curatela dei dati, Python, SQL e pratiche attuali di sviluppo IA e ML.
  • Tradurre i requisiti di governance, rischio dei modelli, IA responsabile e business in controlli misurabili, processi di valutazione ripetibili ed evidenze adatte al processo decisionale.
  • Comunicare con chiarezza e gestire efficacemente gli stakeholder, con la capacità di influenzare i senior leader di ricerca, ingegneria, prodotto, governance, rischio e business.
  • Avere esperienza nella valutazione dell’IA agentica, dei flussi di lavoro con chiamate agli strumenti, del ragionamento multi-step, delle tracce di runtime, del punteggio delle traiettorie o delle prestazioni a livello di flusso di lavoro.
  • Avere esperienza nei servizi finanziari, nell’IA regolamentata, nella gestione del rischio dei modelli, nell’IA responsabile, nella governance aziendale o nei processi di evidenza pronti per l’audit.
  • Conoscere MLflow, Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, Grafana, pipeline CI/CD o strumenti comparabili di valutazione e osservabilità.
  • Pubblicazioni, brevetti, contributi open source o esperienza industriale nella valutazione dell’IA, nella qualità ML, nella sicurezza dell’IA, nella ricerca applicata o nell’IA responsabile costituiscono elementi rilevanti.

Benefit

  • Ricevere un Programma di Ricompense Totali con bonus, benefit flessibili, retribuzione competitiva, commissioni e, ove applicabile, assegnazioni azionarie.
  • Sviluppare la propria carriera con leader che offrono coaching e opportunità di gestione.
  • Contribuire a un lavoro progettato per creare un impatto significativo e duraturo.
  • Entrare a far parte di un team collaborativo, progressista, dinamico e altamente performante.
  • Accedere a un programma completo di formazione incentrato sui servizi finanziari.
  • Affrontare un lavoro stimolante con opportunità di crescita professionale.

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