Vereinigte Staaten
Temple Health
Goldman Sachs
VP Applied AI - Deep Learning
Vereinigte Staaten
New York, New York, United States
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Über die Stelle
Stellenbeschreibung
Gehaltsspanne
Das erwartete Grundgehalt für diese in New York, New York, Vereinigte Staaten, ansässige Position liegt bei $115,000-$30,0000. Darüber hinaus haben Sie möglicherweise Anspruch auf einen diskretionären Bonus, wenn Sie zum Ende des Geschäftsjahres als aktiver Mitarbeiter beschäftigt sind.
WAS WIR TUN
Bei Goldman Sachs erschaffen unsere Ingenieure nicht nur Dinge – wir machen Dinge möglich. Verändern Sie die Welt, indem Sie Menschen und Kapital mit Ideen verbinden. Lösen Sie die anspruchsvollsten und dringendsten technischen Probleme für unsere Kunden. Werden Sie Teil unserer Engineering-Teams, die massiv skalierbare Software und Systeme entwickeln, Infrastrukturlösungen mit geringer Latenz konzipieren, proaktiv vor Cyber-Bedrohungen schützen und machine learning zusammen mit Financial Engineering nutzen, um Daten kontinuierlich in Taten umzusetzen. Schaffen Sie neue Geschäftsbereiche, transformieren Sie das Finanzwesen und entdecken Sie eine Welt voller Möglichkeiten im Tempo der Märkte.
Engineering, das sich aus unserer Technology Division und globalen Strategiegruppen zusammensetzt, steht im kritischen Zentrum unseres Geschäfts. Unser dynamisches Umfeld erfordert innovatives, strategisches Denken und unmittelbare, echte Lösungen. Möchten Sie die Grenzen digitaler Möglichkeiten erweitern? Fangen Sie hier an.
APPLIED AI BEI GOLDMAN SACHS
Goldman Sachs Applied AI entwickelt fortschrittliche machine learning-, statistische Modellierungs- und quantitative Forschungskapazitäten für komplexe Probleme auf den globalen Finanzmärkten. Wir kombinieren moderne KI-Methoden, rigorose statistische Inferenz, hochdimensionale Marktdaten und Fachwissen, um innovative quantitative Modelle und Forschungserkenntnisse zu entwickeln.
Unser Team arbeitet an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, quantitativer Finanzwirtschaft und Markt-Mikrostruktur. Wir streben danach, das wissenschaftliche Verständnis und die praktische Anwendung von machine learning für Prognosen, Marktmodellierung, Ausführung, Liquidität und systematischen Handel voranzutreiben.
DIE ROLLE
Titel: Applied AI – Vice President Standort: New York, NY Bereich: Engineering – Applied AI
Als Senior Applied AI Research Engineer führen Sie originäre Forschung an der Spitze von deep learning, Zeitreihenmodellierung und quantitativer Finanzwirtschaft durch. Sie formulieren wichtige Forschungsfragen, entwickeln neuartige Vorhersage- und Repräsentationslernmethoden und bewerten deren statistische und ökonomische Relevanz unter Verwendung groß angelegter Finanzdatensätze.
WORAN SIE ARBEITEN WERDEN
Sie verantworten die Forschung zur Anwendung von Problemen von Anfang bis Ende: Formulierung der Fragestellung, Kuratierung und Aufbereitung der Daten, Entwurf der Modellarchitektur, Durchführung groß angelegter Trainingsexperimente, Aufbau der Evaluierungsumgebung sowie die enge Zusammenarbeit mit Trading-Desks und Ingenieuren, um sicherzustellen, dass die Forschung auf realen Marktproblemen basiert und wirkungsvolle quantitative Anwendungen informieren kann.
- Deep Learning, Transformer und Zeitreihen-Grundlagenmodelle: Durchführung von Forschung zu deep-learning-Methoden für die Prognose von Finanzzeitreihen, Repräsentationslernen und generative Modellierung. Entwicklung von Transformer-basierten und Zeitreihen-Grundlagenmodellen unter Verwendung von groß angelegtem Vortraining, selbstüberwachtem Lernen, Transferlernen und Anpassung über verschiedene Assets, Marktregime und Prognosehorizonte hinweg.
- Wissenschaftliche Evaluierung und angewandte quantitative Forschung: Entwurf rigoroser Studien zur Vorhersageleistung, Robustheit, Kalibrierung und ökonomischen Relevanz unter Verwendung von Walk-Forward-Tests, Leckage-Kontrollen, Regimeanalysen und statistischer Validierung. Zusammenarbeit mit quantitativen Forschern und Trading-Stakeholdern bei der Forschung zu Alpha-Generierung, Rendite- und Volatilitätsprognosen, Liquidität, Markt-Mikrostruktur, Ausführung und Portfolio-Konstruktion.
- Angewandte quantitative Forschung: Partnerschaft mit quantitativen Forschern, Strategen und Trading-Stakeholdern zur Formulierung hochkarätiger Forschungsfragen in den Bereichen Alpha-Forschung, Signalgenerierung, Rendite- und Volatilitätsprognosen, Liquiditätsmodellierung, Markt-Mikrostruktur, Ausführung und Portfolio-Konstruktion. Übersetzung von Forschungsergebnissen in ökonomisch sinnvolle, risikobewusste und kapazitätsorientierte quantitative Erkenntnisse.
- Forschungsressourcen und Reproduzierbarkeit: Beitrag zu wiederverwendbaren Forschungsartefakten, einschließlich vortrainierter Modelle, Datensätze, Benchmarks, Evaluierungsprotokolle und Dokumentationen, um reproduzierbare Forschung und Zusammenarbeit über Assetklassen und quantitative Forschungsteams hinweg zu unterstützen.
- Technische Führung und Kommunikation: Mentoring von Junior-Forschern und Ingenieuren; Bereitstellung durchdachter Überprüfungen von Forschungsdesign, empirischer Methodik und Forschungscode; sowie klare Kommunikation von Ergebnissen, Annahmen, Einschränkungen und Empfehlungen an hochrangige technische und geschäftliche Stakeholder.
- Forschungsgovernance und verantwortungsvolle KI: Durchführung von Forschung in Übereinstimmung mit den Standards des Unternehmens für Modellrisikomanagement, Daten-Governance, Datenschutz, Ethik und verantwortungsvolle KI. Führung einer klaren Dokumentation der Forschungsmethodik, Datenherkunft, Modellannahmen, Validierungsergebnisse und Einschränkungen.
FÄHIGKEITEN UND ERFAHRUNGEN, DIE WIR SUCHEN
Erforderlich
- Promotion in Informatik, Machine Learning, Statistik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder einer verwandten quantitativen Disziplin.
- Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in machine learning, quantitativer Forschung, angewandter Forschung, Data Science oder einem eng verwandten Bereich.
- Starker Forschungshintergrund in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
- Deep learning und Repräsentationslernen
- Zeitreihenprognose und sequenzielle Modellierung
- Quantitative Finanzwirtschaft oder Markt-Mikrostruktur
- Nachgewiesene Fähigkeit, rigorose Forschung unter Verwendung großer, komplexer und hochdimensionaler Datensätze zu formulieren und unabhängig durchzuführen.
- Fähigkeit, komplexe Forschungsideen, empirische Ergebnisse und methodische Abwägungen klar und effektiv zu kommunizieren.
- Fähigkeit, unabhängig an offenen Forschungsfragen zu arbeiten und gleichzeitig effektiv mit Tradern und Ingenieuren zusammenzuarbeiten.
Bevorzugt
- Erfahrung mit Transformer-basierten Modellen, probabilistischem deep learning oder anderen modernen Sequenzarchitekturen.
- Erfahrung mit multivariater Prognose, querschnittlicher Vorhersage oder hochfrequenten Marktdaten.
- Forschungserfahrung im quantitativen Handel, systematischen Investieren, Markt-Mikrostruktur, elektronischer Ausführung, Market Making, statistischer Arbitrage oder Finanzökonometrie.
- Publikationen oder nachgewiesene Forschungsbeiträge in führenden machine-learning-, KI-, Statistik-, Optimierungs- oder quantitativen Finanzforen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, methodische Fortschritte in der KI mit robusten und ökonomisch sinnvollen Ergebnissen auf den Finanzmärkten zu verknüpfen.
WAS WIR IHNEN BIETEN
- Fortschrittliche Forschung in Financial AI: Arbeiten Sie an anspruchsvollen Forschungsproblemen an der Schnittstelle von deep learning, Transformer-basierter Modellierung, Zeitreihen-Grundlagenmodellen und quantitativer Finanzwirtschaft, mit der Möglichkeit, einen bedeutenden kommerziellen Einfluss zu erzielen.
- Zugang zu differenzierten Daten und Forschungsressourcen: Wenden Sie moderne KI-Methoden auf proprietäre, hochwertige Cross-Asset-Marktdaten an, unterstützt durch die Rechenressourcen, die für groß angelegtes Modelltraining und empirische Forschung erforderlich sind.
- Werden Sie Teil einer rigorosen Forschungskultur: Seien Sie Teil eines engagierten Applied AI-Forschungsteams, das wissenschaftliche Strenge, starke Baselines, robuste Out-of-Sample-Evaluierung, Reproduzierbarkeit und ökonomisch sinnvolle Ergebnisse schätzt.
- Zusammenarbeit an realen Marktproblemen: Arbeiten Sie eng mit quantitativen Forschern, Strategen und Trading-Stakeholdern über Geschäftsbereiche hinweg zusammen, um wirkungsvolle Forschungsfragen in den Bereichen Prognose, Alpha-Generierung, Liquidität, Markt-Mikrostruktur und Ausführung zu formulieren.
- Austausch mit der breiteren Forschungsgemeinschaft: Tragen Sie durch interne Forschungsforen und, vorbehaltlich geltender Unternehmensrichtlinien und Genehmigungen, durch externe Publikationen und Engagement in der KI- und quantitativen Forschungsgemeinschaft zur Thought Leadership bei.
- Gestalten Sie die Applied AI-Forschungsagenda: Entwickeln Sie tiefgreifende Expertise an der Schnittstelle von Grundlagenmodellen und Finanzmärkten und helfen Sie dabei, die Forschungsprioritäten und die zukünftige Ausrichtung des Teams zu definieren.
ÜBER GOLDMAN SACHS
Bei Goldman Sachs setzen wir unsere Mitarbeiter, unser Kapital und unsere Ideen ein, um unseren Kunden, Aktionären und den Gemeinschaften, denen wir dienen, beim Wachstum zu helfen. Gegründet im Jahr 1869, sind wir ein führendes globales Investmentbanking-, Wertpapier- und Investmentmanagementunternehmen. Mit Hauptsitz in New York unterhalten wir Büros auf der ganzen Welt.
Wir glauben, dass Ihre Persönlichkeit Sie besser in dem macht, was Sie tun. Wir engagieren uns für die Förderung und Weiterentwicklung von Vielfalt und Inklusion an unserem eigenen Arbeitsplatz und darüber hinaus, indem wir sicherstellen, dass jeder Einzelne in unserem Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen und persönlichen Weiterentwicklung hat – von unseren Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten und unternehmensweiten Netzwerken bis hin zu Leistungen, Wellness- und persönlichen Finanzangeboten sowie Achtsamkeitsprogrammen. Erfahren Sie mehr über unsere Kultur, Leistungen und Mitarbeiter unter GS.com/careers.
Wir setzen uns dafür ein, angemessene Vorkehrungen für Kandidaten mit besonderen Bedürfnissen oder Behinderungen während unseres Rekrutierungsprozesses zu finden. Erfahren Sie mehr: goldmansachs.com/careers/footer/disability-statement.html
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