职位： 机器学习 / 人工智能工程师
请注意，此角色为混合工作模式（每周2天在办公室）
角色概述
我们正在寻找一位高度分析和技术精湛的机器学习/人工智能工程师加入我们的ARC团队。该角色非常适合具备扎实数学、统计和编程基础，并热衷于利用人工智能解决复杂金融问题的人。您将致力于为企业级人工智能产品开发AI/ML/DS功能，开发模型，优化策略，并为我们人工智能驱动的金融系统的演变做出贡献。
您将做什么
• 设计和开发机器学习模型（监督学习、无监督学习和强化学习）、人工智能（生成模型和代理编排）模型以及深度学习模型（例如，神经网络和自编码器）。
• 进行机器学习测试和实验。
• 训练和重新训练系统以防止漂移并优化结果。
• 利用多层数据集解决复杂问题，扩展现有的机器学习框架（Scikit-Learn、XGBoost、Tensorflow）和人工智能框架（Keras、Lang Chain）。
• 利用和开发高级分析模型（基于网络、预测、基于规则），实施相关算法并构建应用工具。
• 将结构化、半结构化和非结构化数据转化为有用的信息。
• 开发机器学习/人工智能算法以分析大量历史数据，得出见解，做出决策并形成预测。
• 进行测试，执行统计分析并解释测试结果。
• 参与塑造数字基础设施： （超图）场景引擎和基于网络的方法：图形建模工具，用于映射实体之间的关系并模拟级联场景；聊天机器人（即，分发）；
语义引擎：人工智能层，支持基于意义的搜索，而不是基于关键字的搜索。
• 进行大规模信息分析，通过结合不同模型和算法发现模式和趋势。
• 从数据中获取见解（描述性、归因）。
• 执行拓扑数据建模、因果关系、变量重要性分析、归因建模和回归。
您成功所需的条件
• 数学、统计学、计算机科学、数据科学、物理学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。
• 在金融服务或技术领域具有模型开发（机器学习/数据科学、人工智能/生成人工智能）经验。
• 精通Python和SQL，Tensor Flow，PyTorch，XGBoost，scikit-learn。
• 对人工智能和机器学习框架及技术栈有深入理解。
• 熟悉云平台（AWS、Azure、GCP）和CI/CD管道者优先。
• 具备智力好奇心和适应新兴人工智能及量化金融趋势的能力。
• 具备强大的沟通能力，能够向非技术利益相关者解释复杂模型。
• 能够在快速节奏的跨学科环境中独立和协作工作。
• 注重细节，对模型验证和测试采取严格的方法。
薪资
$88,800.00 - $
薪资类型
固定薪资
以上代表BMO金融集团的薪资范围和类型。
薪资将根据地点、技能、经验、教育和角色资格等因素有所不同，并可能包括佣金结构。兼职角色的薪资将根据定期工作小时数进行按比例计算。对于佣金角色，以上列出的薪资代表BMO金融集团对该职位第一年的预期目标。
BMO金融集团的总薪酬包将根据职位的薪资类型而有所不同，并可能包括基于绩效的激励、酌情奖金，以及其他福利和奖励。BMO还提供健康保险、学费报销、意外和人寿保险以及退休储蓄计划。要查看我们福利的更多详细信息，请访问：
关于我们
在BMO，我们的共同目标是：
勇敢地在商业和生活中推动良好事物的增长。它呼唤我们为客户、社区和员工创造持久的积极变化。通过合作、创新和突破界限，我们改变生活和企业，推动全球经济增长。
作为BMO团队的一员，您受到重视、尊重和倾听，并且有更多方式来成长和实现自我。 
