S&P Global 为全球企业、投资者、政府及其他组织提供市场情报、信用评级、分析和基准指数。其服务涵盖金融、大宗商品、出行、可持续发展、能源转型和人工智能，帮助客户解读市场动态、评估信用风险并作出明智决策。
公司通过 S&P Global Market Intelligence、S&P Global Ratings 和 S&P Dow Jones Indices 等业务提供这些洞察。其数据驱动型产品支持复杂全球市场中的研究、风险分析、基准比较和战略规划。
机器学习工程师，Kensho — S&P Global
为 Kensho 构建生产级生成式 AI 系统和基于检索的智能体，利用 S&P Global 金融数据为大型语言模型的输出提供依据。 开发可扩展的机器学习解决方案，覆盖早期探索、部署和监控各阶段。
描述
- 为复杂业务挑战和 Kensho 产品开发并部署机器学习系统
- 创建基于检索的 AI 智能体，用于查找、验证和整理 S&P 数据集中的数据
- 评估大型语言模型智能体，并提升其性能、延迟、内存使用、计算效率和功能一致性
- 与主题专家协作处理专有结构化和非结构化数据
- 扩展并优化机器学习系统，以满足需求、提高资源效率并确保生产运行可靠
- 发现技术债务，并提出提升系统可靠性和可维护性的改进建议
- 规划并交付面向 Kensho 各产品的机器学习项目
- 与数据、产品、设计和工程团队合作
- 构建可改善用户工作流程的机器学习功能
- 参与机器学习的整个生命周期，从问题定义和数据探索到部署及生产监控
任职要求
- 计算机科学、工程或相关专业本科或更高学历
- 至少三年机器学习、自然语言处理和信息检索方面扎实的行业实操经验
- 具备设计、上线和维护生产系统的经验
- 熟练掌握 Python
- 能够理解 SQL 数据库，并根据特定访问模式编写查询
- 具备构建机器学习流水线的经验，涵盖数据处理、训练、推理、维护、评估、版本管理和实验
- 具备使用用于编排大型语言模型的机器学习库或框架（如 LangChain）的经验
- 有检索增强生成系统经验者优先
- 具备良好的编码、文档编写、协作和沟通习惯
- 具备出色的问题解决能力和积极主动的工作态度
- 能够适应快速变化的工作环境
福利待遇
- 支持身心健康的医疗保障
- 充足的带薪休假
- 持续学习和职业发展资源
- 具有竞争力的薪酬
- 退休规划支持
- 继续教育计划
- 公司配比的学生贷款还款补助
- 财务健康计划
- 支持家庭的福利和津贴
- 零售优惠
- 推荐奖励