Estados Unidos
B&A
JPMorgan Chase & Co.
Director Ejecutivo Ingeniero de Machine Learning-MLOps
Estados Unidos
Palo Alto, California, United States
PythonAWSDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Buscamos un ingeniero de MLOps Senior para trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos en la creación y despliegue de modelos de ML en una infraestructura de MLOps moderna.
Como Director Ejecutivo Ingeniero de Machine Learning en el equipo de Motores de Recomendación, implementará algoritmos de ajuste fino y aprendizaje por refuerzo en grandes clústeres de computación, creará y ejecutará sistemas de servicio de modelos en tiempo real y por lotes, realizará el ajuste de hiperparámetros a escala, supervisión de modelos, validación en producción y otras actividades vitales para el desarrollo, prueba y despliegue de modelos en un entorno bien gestionado y controlado.
Nuestro producto, Personalization and Insights, crea y da soporte a aplicaciones de alto rendimiento y baja latencia que aprovechan arquitecturas de machine learning de vanguardia, y que se despliegan en AWS. Estas aplicaciones impulsan experiencias personalizadas en todos los canales de Chase Consumer & Community Banking, para ayudar a tejer una experiencia de usuario que incluye servicios bancarios tradicionales junto con otros servicios en los sectores de viajes, ofertas comerciales y restauración.
Responsabilidades del puesto
- Crear, desplegar y mantener canales robustos para el entrenamiento distribuido en clústeres habilitados para GPU con el fin de dar soporte a flujos de trabajo de machine learning escalables.
- Desarrollar y gestionar sistemas de inferencia de alto volumen en tiempo real y por lotes, garantizando un rendimiento y una fiabilidad óptimos.
- Implementar técnicas de cuantización y desplegar modelos de lenguaje de gran tamaño de pesos abiertos (LLMs) en pilas de servicio modernas como vLLM en Ray para maximizar la eficiencia y la utilización de recursos.
- Supervisar la gestión y optimización de bases de datos vectoriales para dar soporte a aplicaciones avanzadas de IA y machine learning.
- Establecer y mantener canales integrales de supervisión y observabilidad para garantizar la salud del sistema, el rendimiento y la resolución rápida de problemas.
- Colaborar con equipos interfuncionales para integrar nuevas tecnologías y mejorar continuamente la infraestructura existente.
- Colaborar con los equipos de producto, arquitectura y otros equipos de ingeniería para definir soluciones técnicas escalables y de alto rendimiento.
Cualificaciones, capacidades y habilidades requeridas
- Grado en Informática o campo de ingeniería relacionado con 10+ años de experiencia O Máster en Informática o campo de ingeniería relacionado con 6+ años de experiencia.
- Conocimientos sólidos y amplia experiencia en Python o en computación en la nube y AWS.
- Comprensión de técnicas de cuantización como PTQ, AWQ, etc., utilizadas para cuantizar LLMs para acelerar la inferencia en arquitecturas de GPU específicas.
- Sólida comprensión de los modelos Transformer y los desafíos que implica servir modelos grandes basados en Transformer.
- Sólida comprensión del entrenamiento de ML, especialmente los últimos algoritmos de aprendizaje por refuerzo como GRPO y DAPO.
- Experiencia en fundamentos de ingeniería de sistemas: almacenamiento en caché, CUDA, escalado automático, alto rendimiento, baja latencia, aplicaciones resilientes entre regiones.
- Conocimiento profundo y pasión por los fundamentos de la ciencia de datos, el entrenamiento y el despliegue de modelos.
- Experiencia en herramientas de supervisión y observabilidad para monitorizar la entrada/salida de modelos y las estadísticas de características.
- Sólida base en fundamentos de ingeniería y mentalidad analítica.
Cualificaciones, capacidades y habilidades preferidas
- Se valorará la experiencia con sistemas de recomendación y personalización.
- La experiencia con CUDA es una gran ventaja.
- Sólidos fundamentos y experiencia en contenedores (ecosistema docker), sistemas de orquestación de contenedores [Kubernetes, ECS].
- Experiencia con Ray, vLLM, bibliotecas de RL como verl/trl.
- Buen conocimiento de bases de datos.
(i) Este puesto está sujeto a la Sección 19 de la Ley Federal de Seguro de Depósitos (Federal Deposit Insurance Act). Como tal, una oferta de empleo para este puesto está supeditada a la revisión por parte de JPMorganChase del historial de condenas penales, incluidas las desviaciones previas al juicio o las entradas en programas.
Reconocemos que nuestra gente es nuestra fortaleza y que los diversos talentos que aportan a nuestra fuerza laboral global están directamente relacionados con nuestro éxito. Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos enormemente la diversidad y la inclusión en nuestra empresa. No discriminamos por ningún atributo protegido, incluyendo raza, religión, color, origen nacional, género, orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, estado civil o de veterano, embarazo o discapacidad, o cualquier otra base protegida por la ley aplicable. También realizamos adaptaciones razonables para las prácticas y creencias religiosas de los solicitantes y empleados, así como para las necesidades de salud mental o discapacidad física. Visite nuestras preguntas frecuentes para obtener más información sobre cómo solicitar una adaptación.
Empleador que ofrece igualdad de oportunidades/Discapacidad/Veteranos
Chase es una firma líder en servicios financieros que ayuda a casi la mitad de los hogares y pequeñas empresas de Estados Unidos a alcanzar sus objetivos financieros a través de una amplia gama de productos financieros. Nuestra misión es crear relaciones comprometidas y duraderas y poner a nuestros clientes en el centro de todo lo que hacemos. También ayudamos a pequeñas empresas, organizaciones sin ánimo de lucro y ciudades a crecer, ofreciendo soluciones para resolver todas sus necesidades financieras.
Nuestra división de Consumer & Community Banking sirve a nuestros clientes de Chase a través de una gama de servicios financieros, que incluyen banca personal, tarjetas de crédito, hipotecas, financiación de automóviles, asesoramiento de inversiones, préstamos para pequeñas empresas y procesamiento de pagos. Estamos orgullosos de liderar a EE. UU. en ventas de tarjetas de crédito y crecimiento de depósitos, y de tener las soluciones digitales más utilizadas, todo ello mientras ocupamos el primer lugar en satisfacción del cliente.
El equipo de CCB Data & Analytics aprovecha de manera responsable los datos en todo Chase para construir ventajas competitivas para las empresas, al tiempo que proporciona valor y protección a los clientes. El equipo abarca una variedad de disciplinas, desde la gobernanza y estrategia de datos hasta la elaboración de informes, la ciencia de datos y machine learning. Tenemos una sólida asociación con Tecnología, que proporciona una infraestructura de datos y análisis de vanguardia. El equipo impulsa a Chase con conocimientos para crear los mejores resultados para los clientes y el negocio.
Ofrecemos un paquete de compensación total competitivo que incluye un salario base determinado en función del puesto, la experiencia, el conjunto de habilidades y la ubicación. Aquellos en puestos elegibles pueden recibir una remuneración basada en comisiones y/o una compensación de incentivos discrecional, pagada en forma de efectivo y/o capital sujeto a pérdida, otorgada en reconocimiento de los logros y contribuciones individuales. También ofrecemos una gama de beneficios y programas para satisfacer las necesidades de los empleados, según la elegibilidad. Estos beneficios incluyen cobertura sanitaria integral, centros de salud y bienestar en el lugar de trabajo, un plan de ahorro para la jubilación, cuidado de niños de respaldo, reembolso de matrícula, apoyo a la salud mental, asesoramiento financiero y más. Se proporcionarán detalles adicionales sobre la compensación total y los beneficios durante el proceso de contratación.
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