地点指定：混合型
当您加入纽约人寿保险公司时，您加入的是一个重视职业发展、合作、创新和包容性的公司。我们希望员工为成为一个致力于做正确事情的公司感到自豪。您将有机会通过各种资源和计划在个人和职业方面得到成长。纽约人寿是一家以关系为基础的公司，欣赏虚拟和面对面互动如何支持我们的文化。
数据科学与人工智能中心（CDSAi）是纽约人寿内部的创新企业分析部门。我们是一个快速增长的创业部门，旨在为企业的许多部分设计、创建和提供创新的数据驱动解决方案。我们得益于纽约人寿在个人寿险领域拥有大量市场份额的现有业务。我们有自由探索外部数据来源和新的统计技术，并对交付全新一代的预测分析和人工智能解决方案感到兴奋。
事实上，我们正在建立行业内首个基于多元模型的持续风险区分模型。我们还在研究按地理区域、渠道和细分市场分配差异化广告的模型。关于代理人和客户的地理分析、申请欺诈检测、代理人成功预测和客户潜在分析（线下和在线）是从分析中获得巨大增量价值的其他令人兴奋的例子。我们的产品被实施到驱动公司的实时核心业务流程和决策中（例如核保、定价、代理人招募、潜在客户开发、广告分配、新产品开发）。
我们处理的数据范围从人口统计学、信用和地理数据到详细的医疗数据（医疗测试结果、诊断、处方）和社交媒体信息。我们拥有现代化的计算环境，配备一套可靠的数据科学/建模工具和软件包，并拥有一支庞大（但可管理）的各级别训练有素的专业人员团队来支持您。寿险行业正处于巨大变革的边缘。这是推动行业转型的机会。
数据科学与人工智能中心（CDSAi）是纽约人寿内部的60人创新企业数据科学团队。我们是一个快速增长的创业部门，为企业的许多部分设计、创建和部署创新的数据驱动解决方案。有关数据科学的更多机会，请访问我们的网站（https://www.newyorklife.com/careers/corporate/data-science）。
您将与数据科学家和MLOps工程师合作，将软件工程最佳实践应用于模型开发生命周期（MDLC）。您将帮助制定机器学习工程标准/实践，并监督他人的工作。您将成为由Boris Simanovich领导的MLOps团队的重要成员（https://www.linkedin.com/in/boris-simanovich/）。
职责
• 负责设计和开发生产级别的机器学习解决方案
• 确保所有机器学习代码符合软件工程最佳实践和编码标准
• 帮助制定机器学习工程标准（开发堆栈、样本起始项目等）
• 在实现模型时考虑调试、扩展和监控
• 指导工程师和数据科学家在机器学习问题上应用软件工程
• 帮助设置基于服务器的超参数调整的机器学习实验
• 与MLOps工程师合作开发流程和工具，自动化模型部署
• 通过Pull Requests指导ML工程师和数据科学家进行正确的开发实践
• 与团队合作进行架构和实现
• 熟练掌握将ML模型集成到现实世界系统中的解决方案架构
• 进行新技术和人工智能解决方案的实际原型开发
• 与产品经理、数据科学家和其他工程师合作
• 审查代码以确保解决方案设计和实现正确
• 保持对最新的人工智能趋势/新兴技术的了解，并寻找改进堆栈的机会
• 对LLM及其使用的当前理解
• 有效地向不同的人群表达信息和想法
所需资格
• 拥有领导软件工程职位的7年以上经验，至少3年实施AI/ML解决方案的实际经验
• 精通Python，包括使用sklearn、TensorFlow、PyTorch或Keras等机器学习库和框架的经验
• 理解容器化（具备Docker和Linux经验）
• 优化/调整模型的经验
• 理解GPU加速技术
• 对技术转型、创新和持续改进充满热情
• 具备高级自然语言处理（NLP）技术和工具（如SpaCy、NLTK或Hugging Face）的经验
• 熟悉数据结构、算法和软件工程原理
• 具备SQL和大数据平台（如Postgres、Redshift和Snowflake）的经验
• 具备云计算环境（AWS）和云原生工具的经验
• 具备敏捷/Scrum方法论和最佳实践的经验
• 计算机科学、工程或相关工作经验的研究生学位
首选条件：
• 以前在生成式人工智能方面的工作经验
• 理解使用和实施向量数据库的经验
• Kubernetes容器编排经验
• 保险行业经验
薪资范围：132,500美元-197,500美元
加班是否有加班费：豁免
是否有自主奖金资格：是
是否有销售奖金资格：否
点击此处了解更多关于我们福利的信息。起始薪资取决于多个因素，包括以往工作经验、特定行业经验和/或所需技能。
作为《财富》杂志评选的世界上最受钦佩的公司之一，纽约人寿致力于通过员工捐赠和志愿服务的文化改善当地社区，由基金会提供支持。我们以相互互助为荣，以保单持有人的最佳利益运营。我们邀请您将您的才华带到纽约人寿，以便我们继续帮助家庭和企业“做好人生”。要了解更多信息，请访问LinkedIn、我们的新闻室和www.NewYorkLife.com的职业页面。
职位申请ID: 89277 
纽约