
시니어 Python AI·머신러닝 엔지니어 리드
씨티 미국 소매금융의 사기 방지를 위한 확장 가능한 생성형 AI 및 예측 머신러닝 시스템의 설계와 제공을 주도합니다. MLOps 실무를 추진하고 엔지니어링 팀을 멘토링합니다.
설명
- 고급 AI 및 머신러닝 제품의 개발과 출시를 이끕니다.
- 검색 증강 생성, 자율 에이전트, 시맨틱 검색, 멀티모달 워크플로를 아우르는 프로덕션용 생성형 AI 솔루션을 설계합니다.
- Google Gemini, Anthropic Claude 및 오픈소스 언어 모델을 조정해 속도, 비용, 품질을 최적화합니다.
- 프롬프트 엔지니어링 프레임워크, 모델 미세 조정 파이프라인, 평가 벤치마크 및 안전 제어 기능을 개발합니다.
- 이상 탐지, 그래프 신경망, 지도 및 비지도 분류를 위한 예측 머신러닝 아키텍처를 수립합니다.
- 안정적이고 빠르며 수평 확장 가능한 Python 서비스와 API를 구축합니다.
- 벡터 데이터베이스, 분산 캐시, 이벤트 스트리밍 시스템을 연결합니다.
- CI/CD, 자동 재학습, 관측 가능성, 드리프트 탐지를 포함하는 MLOps 및 LLMOps 워크플로를 구축합니다.
- 신원 도용, 계정 탈취, 합성 신원, 카드 미제시 사기, 비정상 거래를 식별하는 AI 기능을 개발합니다.
- 생성형 AI를 적용해 사기 사건 분류를 간소화하고 비정형 정보에서 조사 내용을 요약합니다.
- 미국 은행 규정을 준수합니다.
- 첸나이 엔지니어링 허브의 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어를 코칭합니다.
- 기술 로드맵을 수립하고 AI 프레임워크를 평가하며 개념 검증을 수행하고 글로벌 엔지니어링 리더에게 아키텍처 제안서를 발표합니다.
- 사기 탐지 성능을 높이고 오탐률을 낮추며 추론 속도, 코드 품질, 테스트 커버리지와 조사 담당자의 효율성을 개선합니다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 인공지능, 응용 수학 또는 관련 정량 분야의 학사 또는 석사 학위를 보유해야 합니다.
- 프로덕션 AI 및 머신러닝 시스템 개발을 포함해 전문 소프트웨어 엔지니어링 경력이 10~12년이어야 합니다.
- 멀티프로세싱 또는 asyncio, 디자인 패턴, 프로파일링, 패키징, 클린 코드 실무를 포함한 고급 Python 3.x 역량을 갖춰야 합니다.
- PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM의 실무 적용 경험이 풍부해야 합니다.
- LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen 등의 도구로 프로덕션 생성형 AI 애플리케이션을 구축한 실적이 있어야 합니다.
- 임베딩 모델, 밀집 검색, 재순위화, 벡터 인덱싱 기법에 대한 실무 지식이 있어야 합니다.
- AWS, GCP 또는 Azure 실무 경험과 Docker, Kubernetes, PySpark 또는 Ray 사용 경험이 있어야 합니다.
- 데이터 검증부터 실시간 추론 모니터링까지 엔드투엔드 머신러닝 수명 주기를 제공한 경험이 있어야 합니다.
- 도구 또는 함수 호출, 컨텍스트 캐싱, 프롬프트 최적화를 포함해 Google Gemini 및 Anthropic Claude API를 통합한 경험이 있어야 합니다.
- 사기 규칙 엔진, 이상 탐지 플랫폼 또는 예측 위험 모델 경험이 있으면 우대합니다.
- 거래 모니터링, 행동 생체 인식, 사기 컨소시엄 데이터셋에 대한 지식이 있으면 우대합니다.
- Python, SQL, Bash에 능숙해야 합니다.
- 벡터 데이터베이스, 백엔드 API, 데이터 스트리밍, MLOps, DevOps, 설명 가능한 AI, 개인 식별 정보 마스킹 경험이 있어야 합니다.
- FCRA, GLBA, SR 11-7, 공정 대출, 설명 가능한 AI 표준을 포함한 미국 은행 규제 요건을 충족할 수 있어야 합니다.
복리후생
- 하이브리드 근무 방식.
- 기회 균등 고용주.
- 장애인을 위한 합리적인 편의 제공.





