Applied AI Engineer – GenAI Systems

Manulife is making a significant investment in Advanced Analytics and GenAI to transform how Finance, Treasury, and Actuarial teams make decisions! Our AI team builds practical, governed solutions that move from idea to implementation and are adopted in real business workflows.

We’re hiring two Applied AI Engineers with strong modeling skills, solution development experience, and a product outlook. They will build AI and GenAI capabilities that integrate into real business workflows. These solutions must be reliable for engineers to implement, easy for collaborators to understand and use, and clear for governance teams to review with evidence, testing, and controls. If you enjoy turning ambiguous business problems into clear system designs, strong evaluations, and reliable production outcomes, this role is for you!

Position Responsibilities:
Own end-to-end solution design (GenAI + ML)

• Translate business problems into a clear solution approach: user workflow, data flow, model approach, evaluation plan, and operational controls.
• Create lightweight, high-quality design artifacts (e.g., system context, runtime sequence, agent/tool map, data lineage, decision log) that make build and governance straightforward.
• Make smart design trade-offs: accuracy vs explainability, cost vs performance, speed vs robustness.

Build strong models and GenAI components for Finance & Actuarial use cases

• Develop ML solutions such as forecasting, classification, NLP, optimization, anomaly detection, and scenario analysis.
• Build GenAI capabilities such as retrieval-based solutions (RAG), structured summarization, transaction understanding, variance explanations, and tool-using workflows (where applicable).
• Engineer features from structured + unstructured data and ensure solutions remain stable as data evolves.

Set a high bar for evaluation and evidence

• Define performance expectations with collaborators and implement backtesting / out-of-time testing and error analysis.
• For GenAI, design practical evaluation: scenario coverage, edge cases, human review rubrics, quality scoring, and regression testing.
• Document model limitations clearly and build guardrails for safe use.

Partner closely to productionize and operate solutions

• Collaborate with Data Engineering, ML Engineering, and Software teams to productionize: data pipelines, model packaging, CI/CD, deployment, and monitoring.
• Implement monitoring for data quality, drift, performance deterioration, and operational failures; define remediation actions when thresholds breach.
• Contribute to runbooks and support adoption and UAT with business users.

Work in a governed environment

• Produce the documentation and evidence required for model risk review (assumptions, validation results, monitoring plan, UAT evidence, and approvals).
• Ensure privacy/security expectations are met through data minimization, appropriate access controls, and safe handling of sensitive information.

Raise team capability

• Mentor junior scientists through design reviews, code reviews, and evaluation practices.
• Help standardize “how we build” (templates, checklists, examples) so delivery becomes faster and more consistent.

Required Qualifications:

• 4-7 years of experience in applied data science / machine learning, with demonstrated end-to-end delivery into production (beyond notebooks), including support for UAT and post-launch iteration.
• Strong Python + SQL, with solid software engineering practices: Git-based workflows, code reviews, unit/integration testing, logging, readable code structure, and basic performance tuning.
• Hands-on experience with modern DS/ML tooling (e.g., scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Spark/Databricks or similar), including feature engineering and model development at scale.
• Demonstrated ability to build and communicate solution architecture. Create clear diagrams and concise specs that include data flow, runtime flow, interfaces, failure modes, and operational controls. Align collaborators on trade-offs and scope.
• Experience building and evaluating GenAI solutions, including at least one of: RAG, structured summarization/extraction, classification with LLMs, tool/function calling, or agentic workflows (multi-step orchestration with tools/data stores).
• Strong evaluation skills across ML and GenAI: backtesting/holdouts, metric selection, error analysis, and quality evaluation frameworks for GenAI (scenario coverage, edge cases, human review rubrics, regression tests).
• Understanding of production readiness: monitoring for data quality and drift, performance deterioration, cost/latency considerations for GenAI, and practical remediation approaches.
• Strong communication and collaborator management: ability to explain outputs, limitations, uncertainty, and build decisions in plain language and drive adoption in business workflows.

Preferred / Nice to have:

• Hands-on GenAI experience across multiple patterns: RAG, prompt orchestration, structured outputs, tool/function calling, agentic workflows (multi-step reasoning with tools), and practical evaluation approaches.
• Experience designing GenAI systems beyond the model: retrieval design, grounding strategies, prompt/version management, caching, and cost/latency trade-offs.
• Experience with cloud-based data/ML stacks and production patterns: model registry, CI/CD, monitoring, APIs/microservices, and automation for retraining or refresh cycles.
• Familiarity with modern GenAI engineering components such as vector databases, embedding strategies, semantic search, and orchestration frameworks (e.g., Semantic Kernel / LangChain-style frameworks).
• Experience working in Finance, Treasury, Insurance, IFRS-17, or Actuarial environments and/or within model governance practices (documentation, validation evidence, monitoring plans).
• Experience implementing GenAI guardrails: hallucination/accuracy controls, safe output formatting, data minimization, access controls, and human review workflows.
• Strong solution design influence: ability to mentor peers through design reviews, code reviews, and evaluation practices (without formal people leadership).

When you join our team:

• We’ll empower you to learn and grow the career you want.
• We’ll recognize and support you in a flexible environment where well-being and inclusion are more than just words.
• As part of our global team, we’ll support you in shaping the future you want to see.

#LI-Hybrid

À propos de Manuvie et de John Hancock

La Société Financière Manuvie est un chef de file mondial des services financiers qui aide les gens à prendre leurs décisions plus facilement et à vivre mieux. Pour en apprendre plus à notre sujet, rendez vous à l’adresse www.manuvie.com.

Manuvie est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi

Chez Manulife/John Hancock nous valorisons notre diversité. Nous nous efforçons d’attirer, de perfectionner et de maintenir une main d'oeuvre qui est aussi diversifiée que nos clients, et de favoriser la création d’un milieu de travail inclusif qui met à profit la diversité de nos employés et les compétences de chacun. Nous nous engageons à assurer un recrutement, une fidélisation, une promotion et une rémunération équitables, et nous administrons toutes nos pratiques et tous nos programmes sans discrimination en raison de la race, de l’ascendance, du lieu d’origine, de la couleur, de l’origine ethnique, de la citoyenneté, de la religion ou des croyances ou des convictions religieuses, du genre (y compris grossesse et affection liée à une grossesse), de l’orientation sexuelle, des caractéristiques génétiques, du statut d’ancien combattant, de l’identité de genre, de l’expression de genre, de l’âge, de l’état matrimonial, de la situation de famille, d’une invalidité ou de tout autre motif protégé par la loi applicable.

Nous nous sommes donné comme priorité d’éliminer les obstacles à l’accès égalitaire à l’emploi. C’est pourquoi un représentant des Ressources humaines collaborera avec les candidats qui demandent accommodement raisonnable pendant le recrutement. Tous les renseignements communiqués pendant le processus de demande d'accommodement seront stockés et utilisés conformément aux lois et aux politiques applicables de Manuvie. Pour demander une mesure d’accommodement raisonnable dans le cadre du recrutement, écrivez à recruitment@manulife.com.

Région de référence du salaire

Modalités de travail

L’échelle salariale devrait se situer entre

Si vous posez votre candidature à ce poste en dehors de la région principale, veuillez écrire à recruitment@manulife.com pour obtenir l’échelle salariale correspondant à votre région. Le salaire varie en fonction des conditions du marché local, de la géographie et de facteurs pertinents liés au poste telles les connaissances, les compétences, les qualifications, l’expérience et l’éducation ou la formation. Les employés ont également la possibilité de participer à des programmes de motivation et de toucher une rémunération incitative liée au rendement de l’entreprise et au rendement individuel.

Manuvie offre aux employés admissibles une vaste gamme d’avantages sociaux personnalisables, notamment une assurance soins médicaux, soins dentaires, santé mentale, soins de la vue, invalidité de courte et de longue durée, assurance vie et assurance DMA, assurance adoption, de maternité de substitution et de soins médicaux non urgents ainsi que des programmes d’aide aux employés et leur famille. Nous proposons également aux employés admissibles différents régimes d’épargne-retraite (y compris des régimes de rente et un programme international d’actionnariat assortie de cotisations patronales de contrepartie) ainsi que des ressources en matière d’éducation et de conseils financiers. Notre généreux programme de congés rémunérés au Canada comprend les jours fériés, les congés annuels, les congés personnels et les congés de maladie, et nous offrons toute la gamme des congés autorisés prévus par la loi. Si vous posez votre candidature à ce poste aux États-Unis, veuillez écrire à recruitment@manulife.com pour obtenir de plus amples renseignements sur les dispositions relatives aux congés rémunérés spécifiques aux États-Unis.