Vereinigte Staaten
The MITRE Corporation
Capital One
Manager, Data Science - Emerging ML
Vereinigte Staaten
San Jose, California, United States · New York, New York, United States · McLean, Virginia, United States
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Team-Beschreibung
Manager, Data Science - Emerging ML
Daten stehen im Mittelpunkt unseres Handelns. Als Startup haben wir die Kreditkartenbranche revolutioniert, indem wir jedes Kreditkartenangebot mithilfe statistischer Modellierung und relationaler Datenbanken individuell personalisiert haben – eine bahnbrechende Technologie im Jahr 1988! Einige Jahre später haben uns diese Innovation und unsere Leidenschaft für Daten zu einem Fortune 200-Unternehmen und einem führenden Akteur in der Welt der datengestützten Entscheidungsfindung gemacht.
Als Data Scientist bei Capital One werden Sie Teil eines Teams, das die nächste Welle der Disruption in völlig neuem Maßstab anführt. Dabei nutzen Sie modernste Computing- und machine learning-Technologien und arbeiten mit Milliarden von Kundendatensätzen, um große Chancen zu erschließen, die Menschen im Alltag helfen, Geld, Zeit und Mühe in ihrem Finanzleben zu sparen.
Emerging ML ist das Data-Science- und machine learning-Team innerhalb der Applied Research-Organisation von Capital One. Wir konzentrieren uns auf die Forschung und Entwicklung neuer Technologien im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf Embeddings und Foundation Models. Wir arbeiten eng mit unseren Produkt- und Engineering-Teams zusammen, um neue Technologien mit geschäftskritischen Anwendungsfällen in allen Geschäftsbereichen von Capital One zu verknüpfen.
Rollenbeschreibung
Als Teil von Emerging ML arbeiten Sie an Aufgaben wie:
- Durchführung von Forschung im Bereich selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning), Transformer-Modelle und Repräsentationslernen
- Entwicklung von Kundenverhaltensmodellen (unter Verwendung von Transaktions-, Clickstream- und anderen Daten), die Trends, Muster und Zusammenhänge in Bezug auf die Produktnutzung identifizieren
- Verfeinerung von Integrationsmustern für Encoder- und Decoder-Modelle für nachgelagerte Anwendungsfälle, um Applied Research-Produkte mit geschäftlichen Anwendungsfällen zu verbinden
Dies ist eine Position als Individual Contributor. Bei Emerging ML arbeiten Sie in allen Phasen des Data-Science-Lebenszyklus, einschließlich:
- Aufbau von machine learning-Modellen durch alle Entwicklungsphasen, vom Design über Training, Evaluierung und Validierung bis hin zur Zusammenarbeit mit Engineering-Teams, um diese in skalierbaren und resilienten Produktionssystemen zu operationalisieren, die 50+ Millionen Kunden bedienen.
- Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Geschäfts- und Produktteams bei Capital One zur Durchführung von Experimenten, die Verbesserungen der Kundenerfahrung und Geschäftsergebnisse in Bereichen wie Marketing, Service und Betrugsprävention steuern.
- Schreiben von Software (z. B. Python, Scala) zum Sammeln, Erkunden, Visualisieren und Analysieren numerischer und textueller Daten (Milliarden von Kundentransaktionen, Klicks, Zahlungen usw.) unter Verwendung von Tools wie Spark und AWS.
Grundlegende Qualifikationen
Der ideale Kandidat zeichnet sich durch Folgendes aus:
- Neugier und Kreativität. Sie blühen auf, wenn es darum geht, große, undefinierte Probleme zu strukturieren. Sie lieben es, Fragen zu stellen und hartnäckig nach Antworten zu suchen. Sie haben keine Angst davor, neue Ideen einzubringen. Sie kommunizieren klar und effektiv, um Ihre Ergebnisse auch einem nicht-technischen Publikum zu vermitteln.
- Technisches Verständnis: Sie verfügen über praktische Erfahrung in der Entwicklung von Data-Science-Lösungen vom Konzept bis zur Produktion unter Verwendung von Open-Source-Tools und modernen Cloud-Computing-Plattformen. Sie haben keine Angst vor Petabytes an Daten.
- Statistisches Denken: Sie haben Modelle erstellt, validiert und einem Backtesting unterzogen. Sie wissen, wie man eine Konfusionsmatrix oder eine ROC-Kurve interpretiert. Sie haben Erfahrung mit Clustering, Klassifizierung, Sentiment-Analyse, Zeitreihenanalyse und deep learning.
- Kunden- und Produktorientierung: Sie teilen unsere Leidenschaft, das Bankwesen nachhaltig zu verändern.
- Verfügt derzeit über einen der folgenden Abschlüsse oder befindet sich im Prozess des Erwerbs, mit der Erwartung, dass der erforderliche Abschluss bis zum geplanten Startdatum vorliegt:
- Ein Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Bereich (Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Analytik, Mathematik, Informatik oder ein verwandter quantitativer Bereich) plus 6 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse
- Ein Master-Abschluss in einem quantitativen Bereich (Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Analytik, Mathematik, Informatik oder ein verwandter quantitativer Bereich) oder ein MBA mit quantitativer Vertiefung plus 4 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse
- Ein Doktortitel (PhD) in einem quantitativen Bereich (Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Analytik, Mathematik, Informatik oder ein verwandter quantitativer Bereich) plus 1 Jahr Erfahrung in der Datenanalyse
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Nutzung von Open-Source-Programmiersprachen für die Datenanalyse in großem Maßstab
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Arbeit mit machine learning
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Nutzung relationaler Datenbanken
Bevorzugte Qualifikationen
- Doktortitel (PhD) in einem „STEM“-Bereich (Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen oder Mathematik)
- Erfahrung in der Arbeit mit AWS
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Python, Scala oder R
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung mit machine learning
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung mit SQL
Capital One prüft die Unterstützung eines neuen qualifizierten Bewerbers bei der Arbeitserlaubnis für diese Position.
Die Mindest- und Höchstgehälter für diese Vollzeitstelle sind nach Standort aufgeführt. Bitte beachten Sie, dass sich diese Gehaltsinformationen ausschließlich auf Kandidaten beziehen, die an einem dieser Standorte arbeiten, und den Betrag angeben, den Capital One zum Zeitpunkt dieser Ausschreibung zu zahlen bereit ist. Gehälter für Teilzeitstellen werden anteilig auf Basis der vereinbarten regelmäßigen Arbeitsstunden berechnet.
McLean, VA: $197,300 - $225,100 für Mgr, Data Science
New York, NY: $215,200 - $245,600 für Mgr, Data Science
San Jose, CA: $215,200 - $245,600 für Mgr, Data Science
Kandidaten, die an anderen Standorten arbeiten, unterliegen der für diesen Standort geltenden Gehaltsspanne. Das tatsächliche Jahresgehalt, das einem Kandidaten zum Zeitpunkt der Einstellung angeboten wird, wird ausschließlich im Angebotsschreiben des Kandidaten aufgeführt.
Die Anspruchsberechtigung variiert je nach Vollzeit- oder Teilzeitstatus, Status als befreit oder nicht befreit sowie Managementebene.
Für diese Rolle werden Bewerbungen für mindestens 5 Arbeitstage entgegengenommen.
Bitte keine Agenturen. Capital One ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert (EOE, einschließlich Behinderung/Veteranenstatus) und sich der Nichtdiskriminierung gemäß den geltenden Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen verpflichtet fühlt. Capital One fördert einen drogenfreien Arbeitsplatz.
Capital One prüft qualifizierte Bewerber mit einer kriminellen Vergangenheit für eine Anstellung in einer Weise, die den Anforderungen der geltenden Gesetze bezüglich strafrechtlicher Hintergrundüberprüfungen entspricht, einschließlich, soweit anwendbar, Artikel 23-A des New York Correction Law; San Francisco, California Police Code Article 49, Sections 4901-4920; New York City’s Fair Chance Act; Philadelphia’s Fair Criminal Records Screening Act; sowie anderer geltender Bundes-, Landes- und lokaler Gesetze und Vorschriften bezüglich strafrechtlicher Hintergrundüberprüfungen.
Wenn Sie unsere Website auf der Suche nach Informationen zu Beschäftigungsmöglichkeiten besucht haben oder sich auf eine Stelle bewerben möchten und eine barrierefreie Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie bitte das Recruiting-Team von Capital One unter 1-800-304-9102 oder per E-Mail an RecruitingAccommodation@capitalone.com [RecruitingAccommodation@capitalone.com].
Alle von Ihnen bereitgestellten Informationen werden vertraulich behandelt und nur in dem Umfang verwendet, der zur Bereitstellung der erforderlichen angemessenen Anpassungen erforderlich ist.
Für technischen Support oder Fragen zum Rekrutierungsprozess von Capital One senden Sie bitte eine E-Mail an Careers@capitalone.com [Careers@capitalone.com]
Capital One stellt keine Produkte, Dienstleistungen, Bildungstools oder andere Informationen Dritter bereit, unterstützt diese nicht und übernimmt keine Haftung für diese, die über diese Website verfügbar sind.
Capital One Financial besteht aus mehreren verschiedenen Einheiten. Bitte beachten Sie, dass jede in Kanada ausgeschriebene Stelle für Capital One Canada gilt, jede im Vereinigten Königreich ausgeschriebene Stelle für Capital One Europe und jede auf den Philippinen ausgeschriebene Stelle für Capital One Philippines Service Corp. (COPSSC).
Diese Rolle ist zudem für eine leistungsabhängige Vergütung qualifiziert, die Barboni und/oder langfristige Anreize (LTI) umfassen kann. Anreize können je nach Plan diskretionär oder nicht-diskretionär sein.
Capital One bietet ein umfassendes, wettbewerbsfähiges und integratives Paket an Gesundheits-, Finanz- und anderen Leistungen, die Ihr gesamtes Wohlbefinden unterstützen. Erfahren Sie mehr auf der Karriere-Website von Capital One capitalonecareers.com/benefits.
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