Kanada
Solution SFT
Royal Bank of Canada
Senior Machine Learning Research Engineer
Kanada
Toronto, Ontario, Canada
Python
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Stellenbeschreibung
Was ist die Gelegenheit?
Bei RBC Borealis treten Sie einem Team von führenden Forschern und Softwareentwicklern bei, die sich auf Machine Learning spezialisiert haben. Sie haben Zugang zu reichhaltigen und riesigen Datensätzen sowie zu Rechenressourcen zur Unterstützung der Entwicklung neuartiger Produkte in Bereichen wie generative KI, natürliche Sprachverarbeitung und Zeitreihenanalyse, die Machine Learning-Bereiche berühren.
Wir suchen einen enthusiastischen Senior Machine Learning Research Engineer, der von der Gelegenheit begeistert ist, an der Spitze der Anwendung von Machine Learning-Technologie auf herausfordernde Probleme zu stehen. Als Senior ML Research Engineer im Applied Research Team sind Sie Teil einer kollaborativen Gruppe, die sich zum Ziel gesetzt hat, KI-Projekte von Ende zu Ende zu liefern – von der Datenvorverarbeitung und -exploration über die Prototypenentwicklung neuartiger algorithmischer Lösungen bis hin zur Softwareimplementierung von Machine Learning-basierten Produkten. Ziel ist es, die Bedürfnisse unserer Geschäftspartner zu verstehen und diese einzigartigen und effizienten Lösungen zum Leben zu erwecken, die nur durch den Einsatz von Machine Learning erreicht werden können.
Ihre Verantwortlichkeiten umfassen
- Leitung der Entwicklung von Machine Learning-basierten Softwarelösungen;
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich zur schnellen Prototypenentwicklung von Machine Learning-Lösungen;
- Durchführung von Vergleichen mit bestehenden Algorithmen und Basislinien;
- Überprüfung, Erweiterung und Optimierung von Prototypen;
- Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team zur Integration von Algorithmen in Produkte;
- Entwicklung wiederverwendbarer interner Tools zur Erleichterung der Forschungsprototypenentwicklung;
- Unterstützung von Projekten durch gründliche Dokumentation, Designentscheidungen und Fähigkeiten.
Mindestanforderungen
Sie sind unser idealer Kandidat, wenn Sie Folgendes mitbringen:
- Einen Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik, Wirtschaftswissenschaften oder einem gleichwertigen Abschluss;
- 5+ Jahre angewandte Machine Learning-Erfahrung als Individual Contributor, der Projekte vorantreibt;
- Erfahrung im Schreiben von modularem, robustem und skalierbarem Code in Python 3.x;
- Expertise in einigen der folgenden Bereiche: Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung, Information Retrieval;
- Erfahrung mit Deep Learning-Paketen wie PyTorch, JAX oder Tensorflow;
- Kenntnisse der professionellen Software-Engineering-Best Practices für den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus, einschließlich Testmethoden, Codierungsstandards, Code-Reviews und Quellcodeverwaltung;
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und eine kollaborative Einstellung.
Was ist für Sie drin?
- Werden Sie Teil eines Teams, das fortschrittlich denkt und kollaborativ arbeitet. Wir legen Wert darauf, dass jeder sein volles Potenzial entfaltet;
- Ein umfassendes Total Rewards Program, das Boni und flexible Leistungen, wettbewerbsfähige Vergütung, Provisionen und gegebenenfalls Aktienoptionen umfasst;
- Führungskräfte, die Ihre Entwicklung durch Coaching und Managementmöglichkeiten unterstützen;
- Die Möglichkeit, einen Unterschied zu machen und eine nachhaltige Wirkung von lokalem bis globalem Ausmaß zu erzielen.
Über RBC Borealis
RBC Borealis, ein RBC Institute for Research, ist ein neugiergetriebenes Forschungszentrum, das sich der Erzielung von Spitzenleistungen im Bereich Machine Learning widmet. Gegründet im Jahr 2016, mit Laboren in Toronto, Montreal, Waterloo und Vancouver, unterstützen wir akademische Kooperationen und arbeiten mit erstklassigen Forschungszentren im Bereich künstliche Intelligenz zusammen. Mit einem Fokus auf ethische KI, die Gemeinschaften zum Gedeihen bringt, betreiben unsere Machine Learning-Wissenschaftler grundlegende und angewandte Forschung in Bereichen wie Reinforcement Learning, natürliche Sprachverarbeitung, Deep Learning und unüberwachtes Lernen, um bahnbrechende Probleme in verschiedenen Feldern zu lösen.
Unsere Beschäftigungsmöglichkeiten
Bei RBC lassen wir uns von den gemeinsamen Werten Client First, Integrität, Zusammenarbeit, Respekt und Exzellenz leiten und gewinnen gemeinsam als ein RBC. Wir glauben, dass ein integratives Arbeitsumfeld mit vielfältigen Perspektiven für unser kontinuierliches Wachstum als eine der größten und erfolgreichsten Banken der Welt von zentraler Bedeutung ist. Die Aufrechterhaltung eines Arbeitsumfelds, in dem sich unsere Mitarbeiter unterstützt fühlen, um ihr Bestes zu geben, effektiv zusammenzuarbeiten, Innovationen voranzutreiben und sich beruflich weiterzuentwickeln, trägt dazu bei, unseren Zweck zu erfüllen und Werte für unsere Kunden und Gemeinschaften zu schaffen. RBC ist bestrebt, dies durch Richtlinien und Programme zu erreichen, die darauf abzielen, ein Arbeitsumfeld zu fördern, das auf Respekt, Zugehörigkeit und Chancen für alle basiert.
Inklusion und Chancengleichheit im Beschäftigungsverhältnis
RBC ist ein Arbeitgeber, der sich für Vielfalt und Inklusion einsetzt. Wir freuen uns, alle qualifizierten Bewerber ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Alter, Behinderung, Status als geschützter Veteran, indigene/indianische Herkunft oder andere gesetzlich geschützte Faktoren zu berücksichtigen. Barrierefreie Anpassungen während des Bewerbungsprozesses sind auf Anfrage erhältlich.
Berufliche Fähigkeiten
Analytisches Denken, Entscheidungsfindung, Detailorientierung, Langzeitplanung, Machine Learning (ML), Produktdesign, Programmiersprachen, Quantitative Forschung, Forschungs- und Entwicklungsvorgänge, Forschungsdokumente
Zusätzliche Jobdetails
Adresse: 777 BAY ST, TH 27:TORONTO
Stadt: Toronto
Land: Kanada
Arbeitsstunden/Woche: 37.5
Beschäftigungsart: Vollzeit
Plattform: TECHNOLOGIE UND BETRIEB
Jobtyp: Regulär
Bezahlungstyp: Gehalt
Veröffentlicht am: 2025-11-27
Bewerbungsfrist: 2026-10-05
Hinweis: Bewerbungen werden bis 23:59 Uhr am Tag vor dem oben genannten Bewerbungsschluss angenommen.
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