我们的直接客户，一家位于纽约市的快速增长的金融科技公司，正在寻找一名人工智能/机器学习自然语言处理（NLP）工程师。团队正在开发尖端解决方案，为公司建立独特的竞争优势。
作为我们团队的高级人工智能/机器学习自然语言处理（NLP）工程师，您将负责设计、开发和实施用于自然语言处理（NLP）应用的人工智能/机器学习模型。
这将涉及使用大型数据集，选择适当的算法和技术，训练或微调模型以实现最佳性能，并在生产环境中部署和监控模型性能。
您将在产品管理、数据工程和软件工程团队之间的协作团队环境中工作。
如果您热衷于利用机器学习技术推动创新，并具有开发可扩展解决方案的丰富经验，我们很乐意听取您的意见。
需要在纽约市中城办公室工作2到3天。基本工资在16-20万美元（根据经验而定），另外还有丰厚的奖金和股票期权。
职责：
• 设计、开发、训练和部署人工智能/机器学习模型，通过完整的开发和生产周期来解决金融科技领域的业务问题。
• 评估和比较不同的人工智能/机器学习算法和模型的性能。
• 利用和改进机器学习运营（MLOps）流程和程序，以确保效率、可扩展性和可维护性。
• 与跨职能团队合作，包括产品经理和全栈工程师，交付可扩展的机器学习解决方案。
• 理解业务需求，与利益相关者沟通，并指导初级团队成员。
资格：
• 在人工智能/机器学习/数据科学领域担任实际数据科学家或人工智能/机器学习工程师方面有4-6+（中期）年的经验。
• 相关领域（人工智能/机器学习/数据科学、数学、计算机科学等）的高级学位（硕士、博士）。
• 在生产环境中使用大型语言模型（如GPT-4、Liama 2和其他商业或开源模型）的经验。
• 熟练掌握在NLP中常用的编程语言，如Python，以及TensorFlow、PyTorch或spaCy等库/框架，并对软件工程原理和最佳实践有深入的理解。
• 对NLP技术有深入了解，包括文本数据预处理（分词、词干提取和文本规范化等）和信息提取（摘要和问答等）。
• 熟悉机器学习算法和统计技术，了解它们的限制和实施挑战。
• 在AWS、Google Cloud或Azure等云平台和分布式计算环境中进行NLP任务的经验。
• 具备软件开发最佳实践经验，包括源代码控制（Git）、CI/CD流程、测试和文档编写。
• 出色的解决问题的能力，能够在快节奏、敏捷的环境中独立工作和协作。
• 出色的沟通能力，能够向技术和非技术人员有效地阐述技术概念。
额外加分项：
• 在人工智能/机器学习/数据科学或相关领域发表的论文、会议演讲和/或专利。
• 使用数据可视化工具和技术有效地传达和展示研究结果的经验。
• 使用数据转换工具（如dbt）和编排工具（如Airflow）的经验。
• 在Github、BitBucket、Google Colab、Kaggle等平台上有个人项目组合。 
纽约