수석 데이터 사이언스 챕터 리드—사기·스캠 및 사이버 보안(하이브리드, 시드니)
데이터 사이언스 팀을 이끌며 커먼웰스은행의 사기 및 스캠 방지를 위한 머신러닝, 생성형 AI, 에이전틱 AI 솔루션을 개발합니다. 실험부터 프로덕션 배포와 모니터링까지 책임 있는 AI 제공을 이끕니다.
설명
- 전략적 비즈니스 및 고객 성과를 지원하는 머신러닝, 생성형 AI, 에이전틱 AI 이니셔티브를 이끈다
- 통계 분석과 구조화된 문제 해결을 활용해 복잡한 사기 및 스캠 문제를 해결한다
- 솔루션을 탐색과 실험에서 검증, 배포, 지속적인 모니터링까지 발전시킨다
- 검색 증강 생성, 오케스트레이션, 가드레일, 에이전틱 시스템을 활용해 생성형 AI 역량을 구축한다
- 사기 및 스캠 영역에서 데이터 사이언스, 머신러닝, AI를 효과적이고 책임 있게 활용하는 범위를 넓힌다
- 제품, 엔지니어링, 플랫폼, 아키텍처, MLOps, 리스크 및 비즈니스 팀과 협업한다
- 문제를 구조화하고 트레이드오프를 평가하며 기술적 발견을 실용적인 의사결정으로 전환한다
- 데이터 및 피처 엔지니어링, 모델 선택, 평가, 테스트, 문서화, 프로덕션 릴리스에 대한 기술 표준을 수립한다
- 코칭, 지식 공유, 기술적 방향 제시 및 협업을 통해 데이터 사이언스 챕터를 발전시킨다
지원 자격
- 팀을 이끌거나 머신러닝, 생성형 AI 또는 에이전틱 AI 프로그램에 상당한 기술적 방향을 제시한 경험
- 통계, 확률 및 머신러닝에 대한 탄탄한 지식
- 대규모 언어 모델, 자연어 처리 또는 대화형 AI를 포함한 프로덕션 AI 또는 머신러닝 시스템의 구축 및 평가 경험
- Python 고급 활용 능력
- SQL 및 적절한 머신러닝 또는 딥러닝 프레임워크 사용 경험
- AI 시스템을 데이터 파이프라인, 서비스 및 엔터프라이즈 플랫폼에 연결한 경험
- MLOps 팀과 협업하고 프로덕션 제공 프로세스에 참여한 경험
- AWS 또는 Azure, 버전 관리, 지속적 통합 및 제공, 컨테이너화, 모니터링 및 관측 가능성에 대한 실무 경험
- 규제 환경 또는 이에 준하는 복잡한 환경에서 책임 있는 AI, 모델 거버넌스, 리스크 통제 및 문서화에 대한 지식
- 명확한 문서 작성 및 구두 커뮤니케이션 능력
- 데이터 사이언스, 통계, 컴퓨터 과학, 공학, 수학 또는 관련 분야의 고등교육 자격 보유 시 우대
복리후생
- 사무실 근무와 원격 근무를 결합한 유연한 근무 방식
- 다양한 문화, 능력, 성별, 성별 표현 및 성적 지향을 존중하는 포용적이고 상호 존중하는 환경
- 호주 원주민을 위한 지원
- HR Direct를 통한 접근성 지원
