PwC 시니어 매니저, AI 엔지니어 및 데이터 과학자
PwC 어슈어런스 고객을 위한 AI 엔지니어링 및 데이터 과학 이니셔티브를 이끌고, 머신러닝 솔루션과 실행 가능한 데이터 인사이트를 개발합니다. AI 평가 기준을 수립하고 팀을 이끌며 책임 있는 배포를 지원합니다.
설명
- 비즈니스 프로세스를 개선하는 고급 AI 및 머신러닝 솔루션의 설계와 개발을 주도합니다
- 원시 데이터를 정보에 기반한 의사결정과 비즈니스 성장을 위한 실행 가능한 인사이트로 전환합니다
- 지능형 자동화와 의사결정을 위한 알고리즘, 모델 및 시스템을 설계하고 최적화합니다
- 복잡한 데이터 분석과 통합을 감독하여 데이터 품질과 인프라를 강화합니다
- 데이터 모델링 기법을 적용해 견고한 고객 데이터 솔루션을 제공합니다
- 팀 및 고객과 협업하여 결과를 검증하고 피드백을 프로젝트 개발에 반영합니다
- 복잡한 과제를 해결하도록 팀을 이끌고 모호한 상황에서도 효과적으로 업무를 수행합니다
- 팀 구성원을 코칭하여 높은 성과를 내는 다양하고 포용적인 팀을 구축하고 유지합니다
- AI의 동작, 성능, 견고성, 편향, 설명 가능성 및 실패 모드를 평가하기 위한 전략과 품질 기준을 정의합니다
- 기술 통제와 증거를 검토하기 위한 기준을 설정하고, 방어 가능한 발견 사항과 한계 및 권고 사항을 문서화합니다
- 팀 전반에서 재사용 가능한 평가 도구, 자동화 테스트, 참조 데이터 세트, 모니터링 기능 및 증거 워크플로를 감독합니다
- 고객과 전략적으로 소통하고 프로젝트의 전반적인 성공을 추진합니다
- 대규모 프로젝트를 이끌고 프로세스를 개선하며 운영 우수성을 유지합니다
지원 자격
- 학사 학위 이상
- 최소 6년의 전문 경력
- 분석 또는 데이터 과학, 인공지능 또는 로봇공학, 컴퓨터 과학 또는 정보 시스템, 또는 공학 분야 전공 우대
- AI 구현 및 복잡한 데이터 분석에 대한 고급 역량
- 프로그래밍 언어와 데이터 모델링 능력
- 데이터 인프라 및 통합 프로젝트 관리 경험
- 딥러닝 및 머신러닝 기법에 대한 지식
- 복잡한 데이터 기반 프로젝트를 이끌고 전략적 조언을 제공한 경험
- 프로덕션 AI 배포, 모니터링, 평가 및 인시던트 대응을 담당하는 크로스펑셔널 팀을 이끈 경험
- 실패 모드, 편향, 드리프트, 환각, 설명 가능성 및 가드레일에 대한 엄격한 평가 기준을 수립할 수 있는 능력
- 아키텍처상의 트레이드오프를 이끌고 AI 이니셔티브 전반의 기술적 및 비즈니스 성과를 측정하고 전달하는 방법을 만들 수 있는 능력
- 기술적 발견 사항, 한계 및 아키텍처상의 트레이드오프를 경영진 고객과 비기술 이해관계자에게 설명할 수 있는 능력
- 여러 팀에서 기술 리더와 관리자를 육성한 경험
- 최대 20%까지 출장할 의향
- 현재 또는 향후 H-1B 추첨을 통한 PwC의 스폰서십이 필요하지 않아야 하며, PwC 정책에 규정된 경우는 제외
복리후생
- 연간 재량 보너스
- 의료보험
- 치과보험
- 안과보험
- 401(k) 플랜
- 유급 휴일
- 휴가
- 본인 및 가족 병가
