职位： 高级人工智能 / 机器学习工程师
申请截止日期： 2025年11月29日
地址： 100 King Street West
工作类别： 数据分析与报告
该职位为混合办公（每周2天在办公室）
职位概述
我们正在寻找一位高度分析和技术精湛的高级机器学习/人工智能工程师加入我们的ARC团队。此职位非常适合具备数学、统计和编程坚实基础，并热衷于应用人工智能解决复杂金融问题的人士。您将致力于为企业级人工智能产品开发AI/ML/DS功能，以构建模型、优化策略，并为我们基于AI的金融系统的发展做出贡献。
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。
• 解决多层数据集的复杂问题，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（基于网络的、预测性、基于规则的），实施这些算法，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信息。
• 开发机器学习/人工智能算法以分析大量历史数据，提取洞见、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。
• 建立数字基础的主要功能： （超图）场景引擎和基于网络的方法：图形建模工具，映射实体之间的关系并模拟级联场景。
• 接触量化机器学习，专注于量化金融，推动更精确的预测、风险建模、定价和投资组合优化；
聊天机器人（即，分发）
• 利用分析为商业领袖提供建议和建议，以保持市场竞争力。
• 在多目标优化、安全强化学习和决策支持、网络传播算法、实体解析、聚类等领域提供指导（评分、决策）。
您需要的成功条件：
• 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。
• 在与人工智能/生成AI/机器学习资产相关的倡议中具有领导经验。
• 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AI）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和技术栈有深入理解。
• 熟悉云平台（AWS, Azure, GCP）和CI/CD管道者优先。
• 知识好奇心和适应新兴人工智能和量化金融趋势的能力。
• 强大的沟通能力，能够向非技术利益相关者解释复杂模型。
• 能够在快节奏的多学科环境中独立和协作工作。
• 注重细节，并对模型验证和测试采取严格的方法。
薪资：
$ - $
薪酬类型：
固定薪资
以上代表BMO金融集团的薪酬范围和类型。
薪资将根据地点、技能、经验、教育和职位资格等因素而有所不同，并可能包括佣金结构。兼职职位的薪资将根据定期工作小时数进行按比例计算。对于佣金职位，上述薪资代表BMO金融集团在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酬类型而有所不同，并可能包括基于绩效的奖励、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。有关我们福利的更多详细信息，请访问：
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