NatWest Group to brytyjska organizacja bankowa i finansowa obsługująca klientów indywidualnych, komercyjnych i instytucjonalnych. Jej działalność obejmuje bankowość, finanse i fintech, w tym bankowość komercyjną, zarządzanie majątkiem oraz zarządzanie ryzykiem. Grupa podkreśla również swoje relacje z klientami i społecznościami, a także możliwości rozwoju kariery w zespołach zajmujących się bankowością i technologiami.
Wiceprezes ds. inżynierii uczenia maszynowego w NatWest Group, Bengaluru
Twórz produkcyjne rozwiązania z zakresu generatywnej AI, agentowej AI i uczenia maszynowego. Dostarczaj bezpieczne, skalowalne systemy z wykorzystaniem MLOps, chmury i potoków danych.
Opis
- Kieruj projektowaniem i wdrażaniem rozwiązań AI i uczenia maszynowego z wykorzystaniem generatywnej AI oraz tradycyjnych metod uczenia maszynowego.
- Pełnij rolę eksperta technicznego, tworząc i wdrażając gotowe do produkcji systemy ML i AI.
- Promuj wysokie standardy inżynierskie w zespole.
- Przekładaj potrzeby biznesowe na skalowalne rozwiązania ML i AI we współpracy z analitykami danych.
- Współpracuj z analitykami danych, inżynierami, architektami i interesariuszami biznesowymi, aby dostarczać bezpieczne i niezawodne produkty.
- Szukaj sposobów na ulepszanie platform i narzędzi ML i AI oraz usprawnianie ich dostarczania.
- Twórz, wdrażaj i utrzymuj produkcyjne rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego, generatywnej AI i agentowej AI.
- Wdrażaj praktyki inżynierii ML i MLOps, w tym CI/CD, testy automatyczne, monitorowanie modeli i obserwowalność.
- Twórz skalowalne potoki danych, procesy inżynierii cech oraz wielokrotnego użytku komponenty platformy.
- Wspieraj iteracyjne dostarczanie i ciągłe doskonalenie w zwinnych, interdyscyplinarnych zespołach.
- Przestrzegaj standardów inżynierskich, bezpieczeństwa, ładu, zarządzania ryzykiem i regulacji na każdym etapie cyklu życia oprogramowania i modeli.
- Mentoruj współpracowników i zapewniaj przywództwo techniczne.
Wymagania
- Doświadczenie w projektowaniu, tworzeniu i utrzymywaniu produkcyjnych rozwiązań ML i AI w nowoczesnym środowisku inżynierskim.
- Preferowany tytuł licencjata lub magistra w dziedzinie ilościowej, inżynierii lub informatyki albo równoważne doświadczenie praktyczne.
- Solidne doświadczenie w inżynierii oprogramowania, w tym w tworzeniu rozwiązań chmurowych, inżynierii danych i operacjach uczenia maszynowego.
- Umiejętność zapewniania przywództwa technicznego, utrzymywania standardów inżynierskich i mentorowania innych.
- Umiejętność samodzielnego zarządzania pracą, wykazywania inicjatywy i proaktywnego działania.
- Udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu złożonych rozwiązań ML i AI do środowiska produkcyjnego.
- Umiejętność objaśniania zagadnień technicznych odbiorcom technicznym i nietechnicznym.
- Wysokie umiejętności w zakresie inżynierii oprogramowania, w tym programowania obiektowego, tworzenia API, frameworków testowych, kontroli wersji i aktualnych praktyk programistycznych.
- Doświadczenie w tworzeniu, wdrażaniu i wspieraniu rozwiązań generatywnej AI i agentowej AI, w tym frameworków orkiestracji, metod ewaluacji i monitorowania operacyjnego.
- Doświadczenie w pracy z tradycyjnymi metodami uczenia maszynowego.
- Ekspercka znajomość MLOps, w tym wdrażania modeli, CI/CD, infrastruktury jako kodu, obserwowalności, monitorowania modeli i optymalizacji wydajności.
- Znajomość Docker i Kubernetes.
- Doświadczenie z AWS, Pythonem, SQL i technologiami rozproszonego przetwarzania danych.
- Bardzo dobre umiejętności komunikacji ustnej i pisemnej.
- Dodatkowym atutem będzie doświadczenie z RAG, wyszukiwaniem semantycznym, wektorowymi bazami danych, grafami wiedzy, optymalizacją wyszukiwania, MCP, integracjami wywoływania narzędzi, ewaluacją dużych modeli językowych, obserwowalnością i monitorowaniem produkcyjnym.