高级首席人工智能工程师 - 伦敦混合办公
在美国运通担任高级首席工程师，负责安全、可扩展智能体人工智能平台的架构设计。制定涵盖基础设施、治理、平台可靠性和工程标准的企业级人工智能发展方向。
描述
- 作为企业级人工智能系统的高级技术权威，负责具有重大战略意义和长期业务影响的系统。
- 建立智能体人工智能、检索与基础 grounding、模型集成、推理平台、可观测性、评估和安全方面的架构与工程模式。
- 在平衡性能、成本、可扩展性、安全性、可靠性和监管约束的同时，解决复杂且模糊的技术挑战。
- 制定涵盖平台、工具和系统设计方法的长期人工智能工程战略。
- 协调多个跨团队人工智能项目，确保不同领域之间的架构一致性、集成和协同。
- 主导技术和架构评审，制定工程卓越和一致实施的标准。
- 与产品、数据工程、云基础设施、架构、风险和网络安全负责人协作，使人工智能解决方案与企业优先事项及治理要求保持一致。
- 评估新兴人工智能技术，并将其转化为可扩展、适用于企业的能力。
- 指导员工级和高级工程师，增强组织能力并培养未来的技术领导者。
任职要求
- 优先考虑拥有人工智能、机器学习、计算机科学或相关专业硕士或博士学位者。
- 深入掌握机器学习和深度学习系统，包括模型架构、训练、评估和优化。
- 深入了解生成式人工智能和大语言模型生态，包括嵌入、微调、提示设计、检索增强生成和大规模推理。
- 深入理解人工智能基础设施，包括 GPU 平台、加速计算、工作负载调度、容量优化、模型服务和推理性能。
- 深入掌握智能体人工智能设计，包括规划、推理、工具使用、记忆、多智能体协作和自主性控制。
- 扎实掌握分布式系统、云原生架构、Kubernetes、API、微服务、事件驱动设计、可观测性和平台可靠性。
- 了解 Harness 等 DevOps 和 CI/CD 平台，包括自动化部署、环境晋级、治理和运营控制。
- 了解企业人工智能治理，包括模型风险管理、可解释性、偏差检测、安全性和监管合规。
- 至少拥有 12 年人工智能/机器学习工程、人工智能基础设施、平台工程、数据工程或相关领域经验。
- 拥有大规模交付复杂生产系统的业绩记录。
- 具备设计端到端人工智能/机器学习平台的能力，涵盖数据管道、训练、部署、服务、监控和推理优化。
- 具备设计和运营基于 GPU 的人工智能基础设施经验，包括加速计算平台、工作负载调度、利用率优化、容量管理和性能调优。
- 具备使用云原生和基于 Kubernetes 的平台支持训练、批处理工作负载、推理、编排、可观测性、可靠性和成本效率的经验。
- 实际使用过 Python 以及 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、Hugging Face 等现代人工智能/机器学习框架和相关工具。
- 深入参与过智能体人工智能系统建设，涉及规划、工具使用、记忆、评估、检索、嵌入、向量数据库和智能体框架。
- 具备领导复杂跨职能技术项目的经验，能够在没有直接汇报关系的情况下影响跨团队的架构和工程方向。
- 证明具备指导和培养各级工程师的能力，包括员工级工程师。
- 具备在金融服务等受监管环境中的工作经验，了解人工智能治理、风险管理和合规要求。
- 必须具备在英国为美国运通工作的资格；公司不会提供签证担保。
福利待遇
- 具有竞争力的基本薪资。
- 奖金激励。
- 支持财务福祉和退休规划。
- 全面的医疗、牙科、视力、人寿保险和残疾福利，具体取决于所在地。
- 灵活的工作安排，包括混合办公、现场办公或虚拟办公，具体取决于岗位和业务需求。
- 慷慨的带薪育儿假政策，具体取决于所在地。
- 免费使用由护士和医生提供服务的全球现场健康中心，具体取决于所在地。
- 通过 Healthy Minds 计划获得免费且保密的咨询服务。
- 职业发展和培训机会。