总监 - 数据科学家（AI转型与产业化）银行

岗位介绍

我们正在为银行客户寻找一位具有战略眼光、前瞻思维和影响力驱动的数据科学家（总监级），成为AI和生成式AI（GenAI）战略与实施的关键贡献者。该职位是高影响力的领导角色，旨在弥合亚洲财富管理领域前沿AI研究与大规模业务实施之间的差距。负责共同指导AI卓越中心（CoE）的路线图，同时在更广泛的银行中充当战略导航者。需要具备AI转型与产业化经验，从零开始实施AI并最大化AI价值创造。

工作内容

• 与首席数字与AI官及高层领导合作，制定并执行符合财富管理业务目标的AI/GenAI战略。
• 识别、优先处理并推动高影响力的GenAI用例（如投资研究综合、顾问支持助手、KYC文档摘要、超个性化客户互动）。
• 通过开发先进的机器学习模型，推动AI驱动的举措，为每位客户和员工量身定制银行服务和财务建议。
• 利用预测分析预测客户行为、市场趋势和潜在风险。
• 领导机器学习模型的设计、开发和部署，包括深度学习、强化学习和自然语言处理（NLP），以解决客户细分、财富管理、欺诈检测和客户体验优化等业务挑战。
• 与法律、风险和合规部门合作，验证GenAI用例，确保透明度、公平性并严格遵守数据隐私和GDPR法规。
• 确保为构建AI模型提供高质量、准确和可靠的数据。建立数据收集、数据清洗和数据治理的最佳实践。
• 确保AI应用符合监管要求和道德标准，特别是在财富管理领域，敏感客户数据和隐私问题至关重要。
• 实施强大的监控系统，跟踪AI模型的性能，并根据不断变化的客户需求、业务要求和市场条件进行调整。
• 基于反馈循环和持续的性能数据实时优化模型。

任职要求

• 计算机科学、数据科学、统计学、数学或相关领域的硕士或博士学位。
• 12年以上AI/ML经验，其中至少5-7年担任高级或领导职务，最好在金融服务、银行或技术领域。有在客户中心环境（如个性化、推荐）中实施AI/产业化的经验者优先。
• 熟悉敏捷方法论、设计思维、测试与学习以及A/B测试方法。
• 专业知识：深入了解机器学习、深度学习、NLP和强化学习。
• GenAI精通：熟练掌握LLM框架、提示工程、RAG、向量数据库和代理工作流。
• 工程流畅性：精通Python、SQL和云生态系统（AWS/Azure/GCP），深入了解MLOps/LLMOps和CI/CD。
• 精通机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）和模型开发库。
• 在深度学习、强化学习和自然语言处理（NLP）方面具有深厚专业知识，特别是开发推荐系统和个性化模型。
• 强大的Python、R和SQL编程技能。
• 具有大数据技术（Hadoop、Spark）和云平台（AWS、Google Cloud、Azure）经验。
• 擅长构建和优化端到端机器学习管道，并大规模管理模型部署。
• 熟悉生成式AI特定技能：提示工程、RAG方法、代理AI、自动鲁棒性和性能评估、生产监控。
• 对银行和金融服务有深刻理解，重点关注财富管理、客户行为与分析、风险管理和欺诈检测等领域。
• 具有定义AI战略并将AI嵌入组织核心职能的经验。能够评估业务需求并将其转化为可操作的AI驱动解决方案。
• 熟悉AI驱动的客户服务自动化（如聊天机器人、虚拟助手）。
• 使用Tableau、Power BI或自定义Python库（如Matplotlib、Seaborn）的高级数据可视化技能。
• 在AI社区中具有思想领导力，能够与监管机构和高等教育机构建立关系至关重要。