BBVA
BBVA
BBVA, insanların ve işletmelerin paralarını yönetme biçimini modernleştirmeye odaklanan küresel bir bankacılık ve finansal hizmetler grubudur. Faaliyetleri kurumsal ve yatırım bankacılığı, fintech ve dijital bankacılık alanlarını kapsar; teknoloji destekli finansal çözümler aracılığıyla 71,5 milyon müşteriye hizmet sunar. 121.000’den fazla çalışanıyla BBVA; bankacılık, danışmanlık ve pazarlama alanlarındaki uzmanlıkları yenilikçilik, dijital dönüşüm ve mesleki mükemmelliğe odaklanan iş birliğine dayalı bir ortamda bir araya getirir.

Kıdemli Veri Bilimcisi, Mexico City (Hibrit)

BBVA'da küresel bankacılık ortamı için yönetişimli makine öğrenimi çözümleri geliştirin. Veri bilimi ekipleri için teknik mimariler, değerlendirme standartları, yeniden kullanılabilir uygulamalar ve uzman rehberliği oluşturun.

Açıklama

  • Veri bilimi çözümleri için teknik kalıpları, standartları, mimarileri ve değerlendirme çerçevelerini tanımlamak
  • Makine Öğrenimi, grafik teknolojileri, Derin Öğrenme, NLP, GenAI ve ilgili uzmanlık alanlarında yüksek etkili teknik kararlara liderlik etmek veya bunları değerlendirmek
  • Model performansı, kalite, açıklanabilirlik, önyargı, güvenlik, sınırlamalar ve izlemeyi kapsayan değerlendirmeler tasarlamak
  • Teknik açıdan karmaşık veya önemli ölçüde riskli vakaları incelemek; bulguları, alternatifleri, kararları ve düzeltici eylemleri belgelemek
  • Yeniden kullanılabilir bileşenler, kütüphaneler, kılavuzlar, değerlendirmeler ve kalıplar geliştirmek ve bunların benimsenmesini desteklemek
  • İleri düzey teknik oturumlara liderlik ederken Associate ve Expert çalışanlara mentorluk yapmak
  • Değer, kalite, risk ve mevzuata uyumu hizalamak için yöneticiler, yönetişim liderleri, ürün ekipleri ve iş paydaşlarıyla iş birliği yapmak
  • Yerleşik kalıpların bulunmadığı teknik kararlarda uzman yönlendirmesi sağlamak
  • Deneysel titizliği, izlenebilirliği, yönetişimi ve iş uyumunu korurken uzmanlık bilgisini benimsenebilir standartlara dönüştürmek

Gereksinimler

  • Python konusunda ileri düzey yetkinlik
  • Makine Öğrenimi ve model değerlendirme konusunda derin deneyim
  • Grafik teknolojileri, Derin Öğrenme, NLP, GenAI veya öneri sistemleri gibi en az bir alanda kanıtlanabilir uzmanlık
  • Spark, PySpark, SQL ve büyük ölçekli veri ekosistemi araçlarıyla veri işleme ve analiz deneyimi
  • Deney tasarımı, temel karşılaştırması, model doğrulama ve sınırlamaların belgelenmesi konularında deneyim
  • Sürümleme, izlenebilirlik, dokümantasyon, risk kontrolleri ve izlemeyi içeren model yönetişimi uygulamaları bilgisi
  • Mimariler, teknik kalıplar veya yeniden kullanılabilir varlıklar tasarlama ve bunların benimsenmesini destekleme becerisi
  • Tercihen AWS olmak üzere bulut ortamlarında çalışma deneyimi
  • MLOps, CI/CD, model dağıtımı ve model izleme deneyimi
  • LLM'ler, RAG, üretken sistem değerlendirmesi, güvenlik kısıtları ve sorumlu yapay zekâ teknikleri hakkında bilgi
  • Teknik topluluklara, yayınlara, kütüphane katkılarına veya uzmanlık eğitimlerine katılım
  • Matematik, Mühendislik, Aktüerya, Bilgisayar Bilimleri, Veri Bilimi veya ilgili bir alanda lisans derecesi
  • Veri Bilimi alanında 8 ila 12 yıl deneyim
  • En az iki bağlamda standartların, değerlendirmelerin, kalıpların veya teknik varlıkların uygulandığını ya da pilot olarak kullanıldığını gösteren kanıt
  • Sürekli teknik mentorluk deneyimi

Yan Haklar

  • Seçim süreci boyunca makul düzenlemeler
  • İş birliğine dayalı ve kapsayıcı bir çalışma ortamı
  • Çeşitlilik, kapsayıcılık ve fırsat eşitliğine bağlılık

İlgili İş İlanları

TransPerfect

Çince-Malayca ve Endonezce Otomotiv Çevirmeni

TransPerfect

TransPerfect’in otomotiv ve teknik içerikleri için serbest çalışan olarak makine çevirisi düzeltme ve redaksiyon hizmeti sunun. CAT araçları ve proje kalite kontrolleriyle uzaktan çalışın.

Aç
Snowflake

Márkahang- és történetmesélési igazgató

Snowflake

Irányítsd a Snowflake márkahangját és kreatív történetmesélését az AI Data Cloud kampányokban, az olimpiai tartalmakban, a termékelnevezésekben és a kiemelt rendezvényeken. Határozd meg a kreatív stratégiát, vezesd a gyártást és a teljesítmény javítását, valamint mentoráld a pályakezdő kreatív szakembereket.

Aç