Royaume-Uni
Astreya
JPMorgan Chase & Co.
Ingénieur Solutions IA - Déploiement Avancé
Royaume-Uni
Glasgow, Scotland, United Kingdom
PythonAWS
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Nous recherchons un ingénieur IA pratique, orienté métier, qui excelle à l'intersection de la technologie et de la première ligne. Rejoignez les meilleurs talents dans l'une des entreprises les plus influentes au monde.
En tant qu'Ingénieur Solutions IA (Déploiement Avancé) - Vice-Président chez JPMorgan Chase, au sein de l'équipe Artificial Intelligence and Machine Learning (AIML) de l'International Private Bank (IPB) Technology, vous serez déployé directement dans des contextes métier pour identifier où l'IA peut créer de la valeur, puis concevoir, construire et livrer les solutions qui la concrétisent. Vous opérerez en première ligne du modèle d'engagement de l'équipe : transformer des opportunités ambiguës et émergentes en solutions d'IA agentiques et machine learning structurées et fonctionnelles, et collaborer avec l'équipe AIML centrale pour industrialiser et mettre à l'échelle ce qui s'avère concluant.
Il s'agit d'un poste de Vice-Président et d'une partie intégrante de l'équipe AIML Tech de l'IPB, relevant du Responsable IA, Tech IPB.
Responsabilités du poste
- S'intégrer auprès des conseillers IPB, des équipes métier et des partenaires produit (par exemple, dans les domaines de l'Investissement, de l'Expérience Client, et pour identifier des cas d'usage propres à l'IPB) afin de découvrir et de définir des opportunités IA/ML à haute valeur ajoutée.
- Prototyper et construire rapidement des solutions basées sur l'IA agentique et les LLM, full-stack et de bout en bout (backend, données et interfaces légères si nécessaire) pour démontrer rapidement la valeur, puis les renforcer et les mettre à l'échelle avec l'équipe AIML centrale.
- Assumer la responsabilité complète des solutions pendant l'engagement : définition du problème, construction, démonstration, itération et transfert vers la production.
- Agir comme principal traducteur technique entre les parties prenantes métier/produit et l'équipe d'ingénierie, en transformant les opportunités en projets financés et bien définis.
- Équilibrer la vitesse d'itération avec les normes d'ingénierie, d'IA responsable et de contrôle de l'équipe (garde-fous, évaluation, observabilité).
- Réinjecter les modèles réutilisables, les compétences et les apprentissages dans la plateforme de l'équipe afin que chaque engagement soit un levier.
- Contribuer à l'éducation et au partage des connaissances en IA générative de l'équipe, et encadrer les ingénieurs juniors sur la conception et la livraison de solutions.
- Promouvoir la culture de diversité, d'opportunité, d'inclusion et de respect de l'entreprise.
Qualifications, capacités et compétences requises
- Formation formelle ou certification sur les concepts d'ingénierie IA/ML et expérience appliquée.
- Compétences avancées en Python et capacités d'ingénierie full-stack / généralistes - backend, données et front-end légères - pour livrer une solution fonctionnelle de bout en bout, avec des pratiques d'ingénierie logicielle modernes (tests, revue de code, contrôle de version).
- Maîtrise des outils de codage IA (par exemple, Claude Code, GitHub Copilot) comme élément central du développement quotidien, avec le discernement nécessaire pour savoir quand s'en servir et quand ne pas le faire.
- Expérience pratique des Large Language Models, incluant le prompt engineering, le RAG et/ou les frameworks agentiques
- Expérience pratique dans la mise en production de solutions, y compris CI/CD, la conteneurisation et le déploiement cloud natif.
- Capacité avérée à travailler directement avec des parties prenantes non techniques - recueillir les besoins, définir les problèmes, présenter des démonstrations, influencer et établir la confiance entre les audiences techniques et métier.
- Aisance avec l'ambiguïté et capacité à changer rapidement de contexte entre plusieurs domaines problématiques, parties prenantes et engagements ; une approche axée sur la livraison et l'apprentissage tout en maintenant la qualité d'ingénierie.
- État d'esprit produit : priorisation par la valeur utilisateur et les résultats, avec le jugement nécessaire pour décider quoi construire, quoi abandonner, et à quoi ressemble un niveau "suffisamment bon pour prouver la valeur".
- Sens commercial : identifier où l'IA crée de la valeur commerciale mesurable, définir les métriques de succès, et construire le argumentaire pour financer et mettre à l'échelle ce qui fonctionne.
- Master en Informatique, Science des Données, Ingénierie ou un domaine quantitatif connexe (ou expérience appliquée équivalente).
Qualifications, capacités et compétences préférées
- Certification cloud / IA générative reconnue dans l'industrie (par exemple, AWS Certified Generative AI Developer - Professional, ou similaire).
- Expérience préalable en déploiement avancé, ingénierie de solutions, conseil ou ingénierie orientée client.
- Ouverture à une intégration ponctuelle sur site avec les équipes métier et à des déplacements internationaux occasionnels, lorsque les engagements le justifient.
- Expérience dans les services financiers, en particulier la gestion de patrimoine, la banque privée ou la gestion d'actifs.
- Expérience dans la conception ou la contribution à des cadres de gouvernance IA, de validation de modèles ou de garde-fous.
- Familiarité avec l'infrastructure et la gouvernance IA/ML internes de JPM pour les candidats internes.
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