应用AI/ML工程师

Google的领导团队挑选棘手的商业挑战，成员在小团队中寻找解决方案。作为该团队的一员，您将完全沉浸在数据收集、从分析中获得见解，并然后zoom out开发有说服力的合成建议。进一步，您将说服性地向高级管理层沟通您的建议，推动实施并检查建议的影响。作为应用AI/ML工程师在金融数据和分析（DnA）团队的一员，您将领导技术战略、设计和部署端到端AI/ML和代理解决方案，将传统金融流程转变为AI原生工作流程。您将处于高级机器学习和产品驱动变革的交汇点。您将不仅仅构建模型，设计自维持、自纠正的代理系统，与金融Googlers合作，推动Google金融组织前所未有的效率。

最低要求：统计学、工程学、科学等定量学科的硕士学位，或同等实践经验。3年使用分析解决产品或业务问题、编码（如Python、R、SQL）、查询数据库或统计分析，或相关博士学历。优先要求：在金融、审计或高度监管领域工作经历，其中确定性准确性和可审计性至关重要。在全栈开发用于端到端机器学习解决方案的经验。构建代理工具和系统（生产级，而非POC）。在经典ML建模（如时间序列预测、树形模型）和现代大语言模型（LLM）/生成AI工具之间的经验。在开发和部署AI/ML模型以及使用现代可观测性和监控工具跟踪性能、延迟和模型漂移方面的经验。出色的沟通和讲故事能力，能够将复杂的技术架构和概率模型行为转化为执行领导层的金融决策。