États-Unis
B&A
JPMorgan Chase & Co.
Directeur exécutif Ingénieur Machine Learning-MLOps
États-Unis
Palo Alto, California, United States
PythonAWSDockerKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Nous recherchons un ingénieur MLOps senior pour travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists afin de concevoir et déployer des modèles de ML sur une stack MLOps moderne.
En tant que Directeur exécutif Ingénieur Machine Learning au sein de l'équipe Recommendation Engine, vous mettrez en œuvre des algorithmes de fine-tuning et d'apprentissage par renforcement sur de grands clusters de calcul, développerez et exploiterez des systèmes de serving de modèles en temps réel et par lots, effectuerez le réglage des hyperparamètres à grande échelle, le monitoring des modèles, la validation en production et d'autres activités essentielles au développement, aux tests et au déploiement de modèles dans un environnement bien géré et contrôlé.
Notre produit, Personalization and Insights, développe et prend en charge des applications à haut débit et faible latence qui exploitent des architectures machine learning de pointe, déployées sur AWS. Ces applications alimentent des expériences personnalisées à travers les canaux de Chase Consumer & Community Banking, afin d'aider à tisser une expérience utilisateur intégrant des services bancaires traditionnels avec d'autres services dans les domaines du voyage, des offres aux commerçants, du shopping et de la restauration.
Responsabilités du poste
- Construire, déployer et maintenir des pipelines robustes pour l'entraînement distribué sur des clusters équipés de GPU afin de prendre en charge des workflows machine learning évolutifs.
- Développer et gérer des systèmes d'inférence en temps réel et par lots à haut volume, en garantissant des performances et une fiabilité optimales.
- Mettre en œuvre des techniques de quantification et déployer des modèles de langage de grande taille à poids ouverts (LLMs) sur des stacks de serving modernes telles que vLLM sur Ray pour maximiser l'efficacité et l'utilisation des ressources.
- Superviser la gestion et l'optimisation des bases de données vectorielles pour prendre en charge des applications d'IA et machine learning avancées.
- Établir et maintenir des pipelines de monitoring et d'observabilité complets pour garantir la santé du système, ses performances et une résolution rapide des problèmes.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer de nouvelles technologies et améliorer continuellement l'infrastructure existante.
- Travailler en partenariat avec les équipes produit, architecture et autres équipes d'ingénierie pour définir des solutions techniques évolutives et performantes.
Qualifications, capacités et compétences requises
- Licence en informatique ou dans un domaine d'ingénierie connexe avec 10+ années d'expérience OU Master en informatique ou dans un domaine d'ingénierie connexe avec 6+ années d'expérience.
- Solides connaissances et expérience approfondie en Python ou en cloud computing et AWS.
- Compréhension des techniques de quantification telles que PTQ, AWQ, etc., utilisées pour quantifier les LLMs afin d'accélérer l'inférence sur des architectures GPU spécifiques.
- Solide compréhension des modèles Transformer et des défis liés au déploiement de grands modèles basés sur les Transformers.
- Solide compréhension de l'entraînement ML, en particulier des derniers algorithmes d'apprentissage par renforcement tels que GRPO et DAPO.
- Expérience dans les fondamentaux de l'ingénierie système : mise en cache, CUDA, autoscaling, haut débit, faible latence, applications résilientes inter-régions.
- Connaissance approfondie et passion pour les fondamentaux de la science des données, l'entraînement et le déploiement de modèles.
- Expérience avec les outils de monitoring et d'observabilité pour surveiller les entrées/sorties des modèles et les statistiques des caractéristiques.
- Solides bases en ingénierie et esprit analytique.
Qualifications, capacités et compétences souhaitées
- Une expérience avec les systèmes de recommandation et de personnalisation est un plus.
- Une expérience en CUDA est un atout majeur.
- Solides fondamentaux et expérience dans les conteneurs (écosystème docker), systèmes d'orchestration de conteneurs [Kubernetes, ECS].
- Expérience avec Ray, vLLM, bibliothèques RL telles que verl/trl.
- Bonne connaissance des bases de données.
(i) Ce poste est soumis à la section 19 du Federal Deposit Insurance Act. À ce titre, une offre d'emploi pour ce poste est conditionnée à l'examen par JPMorganChase des antécédents judiciaires, y compris les diversions préalables au procès ou les inscriptions à des programmes.
Nous reconnaissons que nos employés sont notre force et que les divers talents qu'ils apportent à notre main-d'œuvre mondiale sont directement liés à notre succès. Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances et accordons une grande valeur à la diversité et à l'inclusion au sein de notre entreprise. Nous ne pratiquons aucune discrimination fondée sur un attribut protégé, notamment la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'expression de genre, l'âge, le statut matrimonial ou d'ancien combattant, la grossesse ou le handicap, ou toute autre base protégée par la loi applicable. Nous prenons également des mesures d'aménagement raisonnables pour les pratiques et croyances religieuses des candidats et des employés, ainsi que pour leurs besoins en matière de santé mentale ou de handicap physique. Consultez notre FAQ pour plus d'informations sur la demande d'aménagement.
Employeur garantissant l'égalité des chances/Handicap/Anciens combattants
Chase est une société de services financiers de premier plan, aidant près de la moitié des ménages et des petites entreprises américaines à atteindre leurs objectifs financiers grâce à une large gamme de produits financiers. Notre mission est de créer des relations durables et engagées et de placer nos clients au cœur de tout ce que nous faisons. Nous aidons également les petites entreprises, les organisations à but non lucratif et les villes à se développer, en fournissant des solutions pour répondre à tous leurs besoins financiers.
Notre division Consumer & Community Banking sert nos clients Chase à travers une gamme de services financiers, notamment les services bancaires aux particuliers, les cartes de crédit, les prêts hypothécaires, le financement automobile, les conseils en investissement, les prêts aux petites entreprises et le traitement des paiements. Nous sommes fiers d'être en tête aux États-Unis en termes de ventes de cartes de crédit et de croissance des dépôts, et de disposer des solutions numériques les plus utilisées, tout en nous classant au premier rang en matière de satisfaction client.
L'équipe CCB Data & Analytics exploite de manière responsable les données au sein de Chase pour créer des avantages concurrentiels pour les entreprises tout en assurant la valeur et la protection des clients. L'équipe englobe une variété de disciplines, de la gouvernance et de la stratégie des données au reporting, à la science des données et au machine learning. Nous entretenons un partenariat solide avec la technologie, qui fournit une infrastructure de données et d'analyse de pointe. L'équipe alimente Chase avec des insights pour créer les meilleurs résultats pour les clients et l'entreprise.
Nous offrons un package de rémunération globale compétitif, incluant un salaire de base déterminé en fonction du rôle, de l'expérience, des compétences et du lieu de travail. Les personnes occupant des postes éligibles peuvent recevoir une rémunération basée sur des commissions et/ou une rémunération incitative discrétionnaire, versée sous forme d'espèces et/ou de capitaux propres soumis à confiscation, accordée en reconnaissance des réalisations et contributions individuelles. Nous proposons également une gamme d'avantages et de programmes pour répondre aux besoins des employés, en fonction de leur éligibilité. Ces avantages comprennent une couverture santé complète, des centres de santé et de bien-être sur site, un plan d'épargne retraite, une garde d'enfants de secours, un remboursement des frais de scolarité, un soutien en santé mentale, un coaching financier, et plus encore. Des détails supplémentaires sur la rémunération totale et les avantages seront fournis au cours du processus de recrutement.
Plus d’opportunités avec un seul profil
Vous souhaitez accéder à plus de postes sans répéter tout le processus ? Créez votre profil pour être trouvé par les entreprises utilisant Nort.
Créer mon profil