RBC
RBC
RBC ir globāla finanšu pakalpojumu institūcija, kuras galvenā mītne atrodas Kanādā. Tās darbība aptver banku pakalpojumus, finansēšanu, apdrošināšanu, ieguldījumus, aktīvu pārvaldīšanu, finanšu plānošanu un kapitāla tirgus. RBC apkalpo vairāk nekā 17 miljonus klientu Kanādā, Amerikas Savienotajās Valstīs un vēl 27 valstīs, un tajā strādā vairāk nekā 94 000 darbinieku. Tās daudzveidīgais darbības modelis apvieno iedibinātus finanšu pakalpojumus ar koncentrēšanos uz inovācijām un klientu pieredzi.

Vecākais datu zinātnieks, MI novērtēšanas platforma

Vadi RBC uzņēmuma MI sistēmu novērtēšanas ietvaru, datu kopu un kvalitātes kontroles risinājumu izstrādi. Nosaki tehniskos standartus, atbalsti pārvaldības pierādījumu sagatavošanu un mentorē datu zinātnes komandas visā Kanādā.

Apraksts

  • Izstrādā progresīvas modeļu un aģentu novērtēšanas metodes, izmantojot datu kopas, vērtēšanas kritērijus, LLM-as-judge metodes, deterministisku punktu piešķiršanu, cilvēku veiktu pārskatīšanu un mērījumu ietvarus.
  • Izveido novērtēšanas zinātnes standartus, kas modeļu risku, atbildīgu MI, produktu kvalitāti, drošību un uzņēmējdarbības vajadzības pārvērš izmērāmos kritērijos un atkārtojamos procesos.
  • Pārvaldi visu novērtēšanas datu kopu un punktu karšu dzīves ciklu — no ieguves un kurācijas līdz validācijai, kvalitātes nodrošināšanai, versiju pārvaldībai, izcelsmes izsekošanai, atkārtotai izmantošanai un nepārtrauktai uzlabošanai.
  • Izveido mērogojamas ģeneratīvā un aģentiskā MI novērtēšanas stratēģijas uzdevumu, darbplūsmu, trajektoriju un izpildes laika līmenī.
  • Sadarbojies ar MI pētniecības, platformu inženierijas, produktu, risku, pārvaldības un uzņēmējdarbības komandām, lai integrētu novērtēšanu izstrādes, izlaišanas, sertifikācijas, uzraudzības un atkārtotas sertifikācijas procesos.
  • Izveido cilvēku veiktas novērtēšanas un pārskatīšanas protokolus, kas nodrošina uzticamas iezīmes, vērtētāju instrukcijas, lēmumu pieņemšanas un strīdu izšķiršanas procedūras, kvalitātes kontroli un auditam gatavus pierādījumus.
  • Novērtē un uzlabo vērtētāju precizitāti, kalibrāciju, noturību, kļūmju režīmu pārklājumu un izskaidrojamību automatizētās un cilvēku veiktās novērtēšanas metodēs.
  • Nodrošini tehnisko virzību, efektīvi komunicē ar vadītājiem un mentorē jaunākos datu zinātniekus.

Prasības

  • Tev ir vismaz astoņu gadu pieredze datu zinātnē, lietišķajā mašīnmācīšanās jomā, MI novērtēšanā, ML kvalitātē vai saistītā tehniskā disciplīnā, tostarp tehniskās vadības un komandas mentorēšanas pieredze.
  • Tev ir plaša pieredze mašīnmācīšanās, ģeneratīvā MI vai aģentiskā MI sistēmu novērtēšanas ietvaru izveidē, aptverot metriku, datu kopas, etalonus, vērtēšanas kritērijus un kvalitātes mērīšanu.
  • Tev ir praktiskas zināšanas par LLM novērtēšanas pieejām, piemēram, LLM-as-judge, deterministisku punktu piešķiršanu, cilvēku veiktu pārskatīšanu, halucināciju un faktu atbilstības novērtēšanu, drošības novērtēšanu un modeļu kvalitātes salīdzinošo novērtēšanu.
  • Tev ir stabils pamats datu zinātnē, statistikā, mašīnmācīšanās jomā, eksperimentos, datu kurācijā, Python, SQL un mūsdienu MI/ML izstrādes praksēs.
  • Spēj pārvaldības, modeļu riska, atbildīga MI un uzņēmējdarbības prasības pārvērst izmērāmās kontrolēs, atkārtojamos novērtēšanas procesos un lēmumu pieņemšanai piemērotos pierādījumos.
  • Skaidri komunicē un efektīvi pārvaldi ieinteresētās puses, kā arī spēj ietekmēt augstākā līmeņa vadītājus pētniecības, inženierijas, produktu, pārvaldības, risku un uzņēmējdarbības funkcijās.
  • Tev ir pieredze aģentiskā MI, rīku izsaukšanas darbplūsmu, daudzpakāpju spriešanas, izpildes laika izsekošanas, trajektoriju vērtēšanas vai darbplūsmu līmeņa veiktspējas novērtēšanā.
  • Tev ir pieredze finanšu pakalpojumu, regulēta MI, modeļu riska pārvaldības, atbildīga MI, uzņēmumu pārvaldības vai auditam gatavu pierādījumu procesu jomā.
  • Pārzini MLflow, Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, Grafana, CI/CD konveijerus vai līdzīgus novērtēšanas un novērojamības rīkus.
  • Publikācijas, patenti, ieguldījums atvērtā pirmkoda projektos vai nozares pieredze MI novērtēšanā, ML kvalitātē, MI drošībā, lietišķajā pētniecībā vai atbildīgā MI jomā būs priekšrocība.

Priekšrocības

  • Saņemsi Total Rewards programmu, kas ietver prēmijas, elastīgus labumus, konkurētspējīgu atalgojumu, komisijas maksas un piemērojamus akciju bonusus.
  • Veido savu karjeru kopā ar vadītājiem, kuri nodrošina koučingu un vadības pieredzes iespējas.
  • Piedalies darbā, kas paredzēts nozīmīgas un ilgstošas ietekmes radīšanai.
  • Pievienojies uz sadarbību vērstai, progresīvai, dinamiskai un augsti rezultatīvai komandai.
  • Izmanto visaptverošu apmācību programmu, kas vērsta uz finanšu pakalpojumiem.
  • Uzsāc izaicinošu darbu ar profesionālās izaugsmes iespējām.

Saistītās vakances

Thermo Fisher Scientific

Clarity PPM Applications Administrator – Thermo Fisher Scientific, Remote India

Thermo Fisher Scientific

Administer Clarity PPM and provide Level 2 support, monitoring, access management, testing, and deployments. Support enterprise application operations across India and the Philippines.

Atvērt
Avantor

Operations Coordinator – Laboratory Inventory and Shipping

Avantor

Coordinate laboratory inventory, purchasing, shipping, and customer service for Avantor’s scientific customers. The role also supports hazardous materials shipments, reporting, and inventory systems.

Atvērt
Intact

Property Claims Adjuster II – Intact, Mississauga

Intact

Investigate and settle residential, condominium, and commercial property claims for Intact customers across Canada. Deliver empathetic support through digital and phone channels.

Atvērt
Endless Studios

Game Design Curriculum Developer (Unity)

Endless Studios

Develop game design lessons for Florida high school career and technical education programs using Endless Studios’ Endstar engine. Create Unity bridge lessons, assessments, teacher guides, and classroom tutorials.

Atvērt
Nivoda

Senior AI/ML Engineer, Remote in the United States

Nivoda

Develop ranking, recommendation, and multimodal search systems for Nivoda’s global jewellery marketplace and jeweller storefronts. Build production machine learning capabilities across search, product discovery, and image matching.

Atvērt