Estados Unidos
Temple Health
Goldman Sachs
VP de IA Aplicada - Deep Learning
Estados Unidos
New York, New York, United States
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Descrição da Vaga
Faixa Salarial
O salário base esperado para esta posição baseada em Nova York, Nova York, Estados Unidos, é de $115,000-$30,0000. Além disso, você pode ser elegível para um bônus discricionário se for um funcionário ativo no final do ano fiscal.
O QUE FAZEMOS
Na Goldman Sachs, nossos engenheiros não apenas criam coisas – nós tornamos as coisas possíveis. Transforme o mundo conectando pessoas e capital a ideias. Resolva os problemas de engenharia mais desafiadores e urgentes para nossos clientes. Junte-se às nossas equipes de engenharia que desenvolvem softwares e sistemas massivamente escaláveis, arquitetam soluções de infraestrutura de baixa latência, protegem proativamente contra ameaças cibernéticas e aproveitam machine learning junto com engenharia financeira para transformar dados em ação continuamente. Crie novos negócios, transforme o setor financeiro e explore um mundo de oportunidades na velocidade dos mercados.
A Engenharia, que é composta pela nossa Divisão de Tecnologia e grupos globais de estrategistas, está no centro crítico do nosso negócio, e nosso ambiente dinâmico exige pensamento estratégico inovador e soluções imediatas e reais. Quer ultrapassar o limite das possibilidades digitais? Comece aqui.
IA APLICADA NA GOLDMAN SACHS
A área de IA Aplicada da Goldman Sachs desenvolve machine learning avançado, modelagem estatística e capacidades de pesquisa quantitativa para problemas complexos nos mercados financeiros globais. Combinamos métodos modernos de IA, inferência estatística rigorosa, dados de mercado de alta dimensão e conhecimento de domínio para desenvolver modelos quantitativos inovadores e insights de pesquisa.
Nossa equipe opera na interseção de inteligência artificial, finanças quantitativas e microestrutura de mercado. Buscamos avançar na compreensão científica e na aplicação prática de machine learning para previsão, modelagem de mercado, execução, liquidez e negociação sistemática.
A VAGA
Título: IA Aplicada – Vice President Localização: Nova York, NY Divisão: Engenharia – IA Aplicada
Como Engenheiro de Pesquisa Sênior em IA Aplicada, você conduzirá pesquisas originais na fronteira de deep learning, modelagem de séries temporais e finanças quantitativas. Você formulará questões de pesquisa importantes, desenvolverá métodos inovadores de previsão e aprendizado de representação, e avaliará sua relevância estatística e econômica usando conjuntos de dados financeiros em larga escala.
NO QUE VOCÊ IRÁ TRABALHAR
Você será responsável pela pesquisa para aplicar problemas de ponta a ponta: estruturar a questão, curar e processar os dados, projetar a arquitetura do modelo, executar experimentos de treinamento em larga escala, construir o sistema de avaliação e trabalhar em estreita colaboração com mesas de negociação e engenheiros para garantir que a pesquisa esteja fundamentada em problemas reais de mercado e possa informar aplicações quantitativas impactantes.
- Deep Learning, Transformers e Modelos de Fundação de Séries Temporais: Conduza pesquisas sobre métodos de deep-learning para previsão de séries temporais financeiras, aprendizado de representação e modelagem generativa. Desenvolva modelos baseados em Transformer e modelos de fundação de séries temporais usando pré-treinamento em larga escala, aprendizado autossupervisionado, transfer learning e adaptação entre ativos, regimes de mercado e horizontes de previsão.
- Avaliação Científica e Pesquisa Quantitativa Aplicada: Projete estudos rigorosos de desempenho preditivo, robustez, calibração e relevância econômica usando testes walk-forward, controles de vazamento de dados, análise de regime e validação estatística. Trabalhe em parceria com pesquisadores quantitativos e stakeholders de negociação em pesquisas sobre geração de alfa, previsão de retorno e volatilidade, liquidez, microestrutura de mercado, execução e construção de portfólio.
- Pesquisa quantitativa aplicada: Trabalhe em parceria com pesquisadores quantitativos, estrategistas e stakeholders de negociação para formular questões de pesquisa de alto valor em pesquisa de alfa, geração de sinais, previsão de retorno e volatilidade, modelagem de liquidez, microestrutura de mercado, execução e construção de portfólio. Traduza os resultados da pesquisa em insights quantitativos economicamente significativos, conscientes do risco e da capacidade.
- Ativos de pesquisa e reprodutibilidade: Contribua com artefatos de pesquisa reutilizáveis, incluindo modelos pré-treinados, conjuntos de dados, benchmarks, protocolos de avaliação e documentação, para apoiar a pesquisa reprodutível e a colaboração entre classes de ativos e equipes de pesquisa quantitativa.
- Liderança técnica e comunicação: Oriente pesquisadores e engenheiros juniores; forneça revisões criteriosas sobre o design da pesquisa, metodologia empírica e código de pesquisa; e comunique descobertas, suposições, limitações e recomendações de forma clara para stakeholders técnicos e de negócios seniores.
- Governança de pesquisa e IA responsável: Conduza pesquisas de acordo com os padrões da empresa de gestão de risco de modelos, governança de dados, privacidade, ética e IA responsável. Mantenha uma documentação clara da metodologia de pesquisa, proveniência dos dados, suposições do modelo, resultados de validação e limitações.
HABILIDADES E EXPERIÊNCIA QUE BUSCAMOS
Requisitos
- Ph.D. em Ciência da Computação, Machine Learning, Estatística, Matemática, Física, Engenharia Elétrica ou uma disciplina quantitativa relacionada.
- Mínimo de cinco anos de experiência profissional em machine learning, pesquisa quantitativa, pesquisa aplicada, ciência de dados ou uma área estreitamente relacionada.
- Forte histórico de pesquisa em uma ou mais das seguintes áreas:
- Deep learning e aprendizado de representação
- Previsão de séries temporais e modelagem sequencial
- Finanças quantitativas ou microestrutura de mercado
- Capacidade demonstrada de formular e executar independentemente pesquisas rigorosas usando conjuntos de dados grandes, complexos e de alta dimensão.
- Capacidade de comunicar ideias de pesquisa complexas, descobertas empíricas e trade-offs metodológicos de forma clara e eficaz.
- Capacidade de trabalhar de forma independente em questões de pesquisa em aberto, colaborando efetivamente com traders e engenheiros.
Desejável
- Experiência com modelos baseados em Transformer, deep learning probabilístico ou outras arquiteturas de sequência modernas.
- Experiência com previsão multivariada, previsão cross-sectional ou dados de mercado de alta frequência.
- Experiência de pesquisa em negociação quantitativa, investimento sistemático, microestrutura de mercado, execução eletrônica, market making, arbitragem estatística ou econometria financeira.
- Publicações ou contribuições de pesquisa demonstradas em veículos líderes de machine-learning, inteligência artificial, estatística, otimização ou finanças quantitativas.
- Capacidade demonstrada de conectar avanços metodológicos em IA com resultados robustos e economicamente significativos nos mercados financeiros.
O QUE VOCÊ GANHA COM ISSO
- Avance na pesquisa de fronteira em IA financeira: Trabalhe em problemas de pesquisa desafiadores na interseção de deep learning, modelagem baseada em Transformer, modelos de fundação de séries temporais e finanças quantitativas, com a oportunidade de gerar impacto comercial significativo.
- Acesse dados diferenciados e recursos de pesquisa: Aplique métodos modernos de IA a dados de mercado proprietários de alta qualidade entre ativos, apoiados pelos recursos computacionais necessários para treinamento de modelos em larga escala e pesquisa empírica.
- Junte-se a uma cultura de pesquisa rigorosa: Faça parte de uma equipe dedicada de pesquisa em IA Aplicada que valoriza o rigor científico, bases sólidas, avaliação robusta fora da amostra, reprodutibilidade e resultados economicamente significativos.
- Colabore em problemas reais de mercado: Trabalhe em estreita colaboração com pesquisadores quantitativos, estrategistas e stakeholders de negociação em todos os negócios para formular questões de pesquisa impactantes em previsão, geração de alfa, liquidez, microestrutura de mercado e execução.
- Envolva-se com a comunidade de pesquisa mais ampla: Contribua para a liderança de pensamento por meio de fóruns internos de pesquisa e, sujeito às políticas e aprovações aplicáveis da empresa, publicações externas e engajamento com a comunidade de IA e pesquisa quantitativa.
- Molde a agenda de pesquisa de IA Aplicada: Desenvolva profunda experiência na interseção de modelos de fundação e mercados financeiros, enquanto ajuda a definir as prioridades de pesquisa e a direção futura da equipe.
SOBRE A GOLDMAN SACHS
Na Goldman Sachs, comprometemos nossas pessoas, capital e ideias para ajudar nossos clientes, acionistas e as comunidades que servimos a crescer. Fundada em 1869, somos uma empresa líder global em banco de investimento, valores mobiliários e gestão de investimentos. Com sede em Nova York, mantemos escritórios em todo o mundo.
Acreditamos que quem você é o torna melhor no que você faz. Estamos comprometidos em promover e avançar a diversidade e a inclusão em nosso próprio local de trabalho e além, garantindo que cada indivíduo em nossa empresa tenha várias oportunidades de crescer profissional e pessoalmente, desde nossas oportunidades de treinamento e desenvolvimento e redes em toda a empresa até benefícios, bem-estar, ofertas de finanças pessoais e programas de mindfulness. Saiba mais sobre nossa cultura, benefícios e pessoas em GS.com/careers.
Estamos comprometidos em encontrar acomodações razoáveis para candidatos com necessidades especiais ou deficiências durante nosso processo de recrutamento. Saiba mais: goldmansachs.com/careers/footer/disability-statement.html
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