Royaume-Uni
Eque2
JPMorgan Chase & Co.
Directeur Ingénierie Logicielle et ML - Agentic Commerce - Directeur Exécutif
Royaume-Uni
London, England, Royaume-Uni
PythonJavaAWSKubernetesGo
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À propos du poste
Si vous êtes un leader en ingénierie logicielle prêt à prendre les rênes et à générer un impact, nous avons une opportunité pour vous.
Nous avons une opportunité pour faire progresser votre carrière et vous offrir une aventure où vous pourrez repousser les limites du possible.
En tant que Directeur de l'Ingénierie Logicielle chez JPMorganChase au sein de la Banque Commerciale et d'Investissement, Payments Technology, vous dirigerez une équipe londonienne d'ingénieurs logiciels, de données et de ML qui développe des agents de commerce B2B (agentic commerce) et produit les modèles ML que ces agents utilisent comme outils. Vous serez responsable de la livraison, du personnel et de l'orientation technique de l'équipe, et vous aurez la responsabilité de mettre en production des agents IA qui agissent pour des clients d'entreprise sur la plateforme d'agents NEO gouvernée par la firme, et ce, en toute sécurité.
Responsabilités du poste
- Construire et diriger l'équipe d'ingénierie de Londres à différents niveaux (associé, chef d'équipe, chef d'équipe principal), avec la responsabilité directe de l'embauche, du coaching, du développement de carrière et de la performance.
- Être responsable de la feuille de route de livraison des agents de commerce B2B (agentic commerce), depuis la première mise en production jusqu'à la mise à l'échelle, en partenariat avec les propriétaires de produits, les chefs de programme et le design.
- Définir l'orientation technique avec les ingénieurs seniors pour l'architecture multi-agents, le contrôle déterministe des décisions de tarification et de politique, l'évaluation et l'observabilité.
- Établir le modèle opérationnel pour le ML en production : comment les modèles sont entraînés, testés, promus entre les environnements, servis comme outils, surveillés et réentraînés.
- Guider l'équipe à travers les revues de risque de modèle, de cybersécurité et de contrôle de la firme requises avant la mise en ligne des agents et des modèles, et assurer la stabilité de la production en continu.
- Collaborer avec l'équipe de la plateforme NEO, les équipes de plateforme de données, les équipes de canaux clients et les parties prenantes métier, et contribuer des composants réutilisables à la plateforme.
- Promouvoir l'adoption par l'équipe des pratiques d'ingénierie assistée par IA autorisées par l'entreprise pour améliorer la qualité du code, la vitesse de livraison et les résultats opérationnels, tout en établissant des normes de validation cohérentes et en favorisant la réutilisation des modèles efficaces au sein de l'équipe.
- Prendre des décisions qui influencent les ressources de l'équipe, le budget, la sélection des fournisseurs et les opérations tactiques, et être responsable de ces résultats.
- Diriger les sessions d'évaluation avec les fournisseurs externes, les startups et les équipes internes pour mener des investigations axées sur les résultats concernant les conceptions architecturales, les qualifications techniques et l'applicabilité pour une utilisation au sein des systèmes existants et de l'architecture de l'information.
- Communiquer clairement les progrès, les risques et les compromis à la direction technologique et métier.
- Contribuer à la culture d'équipe axée sur la diversité, l'opportunité, l'inclusion et le respect.
Qualifications, capacités et compétences requises
- Formation formelle ou certification sur les concepts d'ingénierie logicielle et expérience appliquée avancée, y compris une expérience significative dans la direction et le développement d'équipes d'ingénierie.
- Expérience pratique concrète dans la conception de systèmes, le développement d'applications, les tests et la stabilité opérationnelle.
- Expérience de développement pratique en Python et/ou Java, avec une profondeur suffisante pour s'engager de manière crédible dans des discussions de conception et de code.
- Solide compréhension de la concurrence et du calcul distribué — multithreading, architectures de travailleurs et de processus, files d'attente de tâches et modes de défaillance des systèmes distribués — suffisante pour diriger l'architecture et examiner les compromis.
- Expérience dans la direction de la livraison de systèmes IA/ML en production, idéalement incluant des applications ou agents basés sur LLM.
- Solide compréhension du cycle de vie ML en production : pipelines de données, entraînement, déploiement, surveillance et gouvernance.
- Expérience démontrée dans la direction de l'utilisation efficace des outils de développement logiciel assistés par IA approuvés, avec la capacité de définir les attentes organisationnelles pour la validation des sorties IA en termes de correction, de performance et de sécurité.
- Solide compréhension de l'utilisation responsable de l'IA, y compris les considérations relatives à la sensibilité des données, la manipulation sécurisée des entrées et sorties, et le respect des attentes en matière de résilience et de sécurité.
- Compréhension avancée des méthodologies agiles telles que CI/CD, la résilience des applications et la sécurité.
- Expérience pratique du cloud natif et maîtrise de Kubernetes et Amazon EKS, de l'isolation des micro-VMs et des modèles sidecar, avec la profondeur nécessaire pour diriger la conception de la sécurité à travers plusieurs couches de la pile, du réseau et de l'identité des charges de travail à l'isolation d'exécution jusqu'à l'application.
- Capacité à influencer au-delà des frontières organisationnelles et à communiquer avec des publics exécutifs.
Qualifications, capacités et compétences requises
- Expérience avec les frameworks et protocoles d'agents (MCP, A2A, Google ADK, LangGraph) et les pratiques d'évaluation d'agents.
- Expérience avec Databricks, MLflow et le service de modèles sur Kubernetes dans AWS.
- Expérience dans la livraison de systèmes IA via la gestion des risques de modèles ou une revue réglementaire équivalente.
- Expérience dans la gestion d'une équipe au sein d'un modèle de plateforme fédérée, contribuant et consommant des capacités de plateforme partagées.
- Connaissance du domaine des paiements B2B, des cartes commerciales, des comptes fournisseurs, de l'habilitation des fournisseurs ou de l'intégration KYC.
- Expérience avérée dans la création et la mise à l'échelle d'équipes d'ingénierie, y compris l'embauche d'ingénieurs seniors et le développement de leaders.
- Connaissance approfondie de l'industrie des services financiers et de leurs systèmes informatiques.
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