NatWest Group è un'organizzazione bancaria e di servizi finanziari con sede nel Regno Unito che serve clienti privati, commerciali e istituzionali. Le sue attività comprendono il settore bancario, finanziario e delle tecnologie finanziarie, con servizi tra cui il corporate banking, la gestione patrimoniale e la gestione dei rischi. Il gruppo sottolinea inoltre i rapporti con i clienti e le comunità, insieme alle opportunità per chi costruisce la propria carriera nei suoi team focalizzati sui settori bancario e tecnologico.
Vicepresidente ingegnere di machine learning presso NatWest Group, Bengaluru
Realizza soluzioni di IA generativa, IA agentica e machine learning pronte per la produzione. Fornisci sistemi sicuri e scalabili con MLOps, ingegneria cloud e pipeline di dati.
Descrizione
- Guida la progettazione e l’implementazione di soluzioni di IA e machine learning usando IA generativa e tecniche tradizionali di ML.
- Fornisci competenze tecniche nella creazione e distribuzione di sistemi di ML e IA pronti per la produzione.
- Promuovi solide pratiche di ingegneria all’interno del team.
- Traduci le esigenze aziendali in soluzioni scalabili di ML e IA in collaborazione con i data scientist.
- Collabora con data scientist, ingegneri, architetti e stakeholder aziendali per fornire prodotti sicuri e affidabili.
- Individua opportunità per migliorare piattaforme, strumenti e capacità di delivery di ML e IA.
- Crea, distribuisci e mantieni in produzione soluzioni di machine learning, IA generativa e IA agentica.
- Definisci pratiche di ingegneria ML e MLOps, tra cui CI/CD, test automatizzati, monitoraggio dei modelli e osservabilità.
- Crea pipeline di dati scalabili, flussi di lavoro per l’ingegneria delle caratteristiche e componenti di piattaforma riutilizzabili.
- Contribuisci alla delivery iterativa e al miglioramento continuo in team agili e interfunzionali.
- Rispetta gli standard di ingegneria, sicurezza, governance, rischio e regolamentazione durante l’intero ciclo di vita del software e dei modelli.
- Fai da mentore ai colleghi e fornisci leadership tecnica.
Requisiti
- Esperienza nella progettazione, realizzazione e gestione di soluzioni di ML e IA in produzione in un moderno ambiente di ingegneria.
- È preferibile una laurea o un master in un ambito quantitativo, ingegneristico o informatico, oppure un’esperienza pratica equivalente.
- Solida esperienza nell’ingegneria del software, compresi sviluppo cloud-native, ingegneria dei dati e operazioni di machine learning.
- Capacità di fornire leadership tecnica, mantenere gli standard di ingegneria e fare da mentore agli altri.
- Capacità di gestire il lavoro in autonomia, prendere iniziative e agire in modo proattivo.
- Esperienza comprovata nella messa in produzione di soluzioni complesse di ML e IA.
- Capacità di spiegare concetti tecnici a interlocutori tecnici e non tecnici.
- Solide competenze di ingegneria del software, tra cui programmazione orientata agli oggetti, sviluppo di API, framework di test, controllo del codice sorgente e pratiche di sviluppo attuali.
- Esperienza nello sviluppo, nella distribuzione e nella gestione di soluzioni di IA generativa e agentica, inclusi framework di orchestrazione, metodi di valutazione e monitoraggio operativo.
- Esperienza con i metodi tradizionali di machine learning.
- Competenza in MLOps, inclusi distribuzione dei modelli, CI/CD, infrastruttura come codice, osservabilità, monitoraggio dei modelli e ottimizzazione delle prestazioni.
- Conoscenza di Docker e Kubernetes.
- Esperienza con AWS, Python, SQL e tecnologie di elaborazione distribuita dei dati.
- Ottime capacità di comunicazione orale e scritta.
- È utile un’esperienza aggiuntiva con RAG, ricerca semantica, database vettoriali, grafi della conoscenza, ottimizzazione del recupero, MCP, integrazioni per chiamate a strumenti, valutazione degli LLM, osservabilità e monitoraggio in produzione.