NatWest Group is een in het Verenigd Koninkrijk gevestigde organisatie voor bank- en financiële dienstverlening die particuliere, zakelijke en institutionele klanten bedient. De activiteiten omvatten bankieren, financiën en fintech, met diensten zoals zakelijk bankieren, vermogensbeheer en risicobeheer. De groep benadrukt ook haar relaties met klanten en gemeenschappen, evenals de carrièremogelijkheden voor mensen die zich ontwikkelen binnen haar bank- en technologiegerichte teams.
Vicepresident Machine-Learning-engineer bij NatWest Group, Bengaluru
Bouw generatieve AI-, agentische AI- en machine-learningoplossingen voor productieomgevingen. Lever veilige, schaalbare systemen met MLOps, cloud engineering en datapijplijnen.
Beschrijving
- Leid het ontwerp en de uitrol van AI- en machine-learningoplossingen met generatieve AI en traditionele ML-technieken.
- Treed op als technisch expert bij het bouwen en implementeren van productierijpe ML- en AI-systemen.
- Bevorder sterke engineeringpraktijken binnen het team.
- Vertaal zakelijke behoeften samen met data scientists naar schaalbare ML- en AI-oplossingen.
- Werk samen met data scientists, engineers, architecten en zakelijke belanghebbenden aan veilige, betrouwbare producten.
- Zoek naar manieren om ML- en AI-platforms, tools en leveringsmogelijkheden te verbeteren.
- Bouw, implementeer en onderhoud productieoplossingen voor machine learning, generatieve AI en agentische AI.
- Zet praktijken voor ML engineering en MLOps op, waaronder CI/CD, geautomatiseerde tests, modelbewaking en observability.
- Ontwikkel schaalbare datapijplijnen, workflows voor feature engineering en herbruikbare platformcomponenten.
- Draag in agile, multidisciplinaire teams bij aan iteratieve oplevering en voortdurende verbetering.
- Voldoe gedurende de volledige levenscyclus van software en modellen aan engineering-, beveiligings-, governance-, risico- en wettelijke normen.
- Begeleid collega’s en bied technisch leiderschap.
Vereisten
- Ervaring met het ontwerpen, bouwen en ondersteunen van productieklare ML- en AI-oplossingen in een moderne engineeringomgeving.
- Een bachelor- of masterdiploma in een kwantitatieve, technische of informaticarichting heeft de voorkeur; gelijkwaardige praktijkervaring is ook passend.
- Sterke achtergrond in software engineering, waaronder cloud-native ontwikkeling, data engineering en machine-learningoperations.
- Vermogen om technisch leiderschap te bieden, engineeringnormen te bewaken en anderen te begeleiden.
- In staat om zelfstandig werk te beheren, initiatief te nemen en proactief te handelen.
- Aantoonbare ervaring met het in productie brengen van complexe ML- en AI-oplossingen.
- Vermogen om technische concepten uit te leggen aan zowel technische als niet-technische doelgroepen.
- Sterke software-engineeringvaardigheden, waaronder objectgeoriënteerd programmeren, API-ontwikkeling, testframeworks, versiebeheer en actuele ontwikkelpraktijken.
- Ervaring met het ontwikkelen, implementeren en ondersteunen van generatieve en agentische AI-oplossingen, waaronder orkestratieframeworks, evaluatiemethoden en operationele monitoring.
- Ervaring met traditionele machine-learningmethoden.
- Expertise in MLOps, waaronder modelimplementatie, CI/CD, infrastructure as code, observability, modelbewaking en prestatieoptimalisatie.
- Kennis van Docker en Kubernetes.
- Ervaring met AWS, Python, SQL en technologieën voor gedistribueerde gegevensverwerking.
- Sterke mondelinge en schriftelijke communicatieve vaardigheden.
- Extra nuttige ervaring omvat RAG, semantisch zoeken, vectordatabases, kennisgrafen, retrievaloptimalisatie, MCP, tool-callingintegraties, LLM-evaluatie, observability en productiemonitoring.