Estados Unidos
The MITRE Corporation
Capital One
Manager, Ciencia de Datos - ML Emergente
Estados Unidos
San Jose, California, United States · New York, New York, United States · McLean, Virginia, United States
PythonSQLAWS
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción del equipo
Manager, Ciencia de Datos - ML Emergente
Los datos están en el centro de todo lo que hacemos. Como startup, revolucionamos la industria de las tarjetas de crédito personalizando individualmente cada oferta de tarjeta de crédito utilizando modelado estadístico y la base de datos relacional, ¡tecnología de vanguardia en 1988! Acelerando unos años, esta pequeña innovación y nuestra pasión por los datos nos han catapultado a una empresa Fortune 200 y líder en el mundo de la toma de decisiones basada en datos.
Como Científico de Datos en Capital One, formarás parte de un equipo que lidera la próxima ola de disrupción a una escala completamente nueva, utilizando lo último en tecnologías de computación y machine learning y operando en miles de millones de registros de clientes para desbloquear las grandes oportunidades que ayudan a las personas a ahorrar dinero, tiempo y agonía en sus vidas financieras.
Emerging ML es el equipo de ciencia de datos y machine learning dentro de la organización de Investigación Aplicada de Capital One. Nos centramos en la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías en el dominio de la Inteligencia Artificial con un enfoque en Embeddings y Modelos Fundacionales. Nos asociamos estrechamente con nuestros equipos de producto e ingeniería para conectar tecnologías emergentes con casos de uso críticos para el negocio en las líneas de negocio de Capital One.
Descripción del puesto
Como parte de Emerging ML, trabajarás en cosas como:
- Realizar investigación sobre aprendizaje autosupervisado, modelos de transformadores y aprendizaje de representación
- Construir modelos de comportamiento del cliente (utilizando transacciones, clickstream y otros datos) que identifiquen tendencias, patrones y relaciones relacionadas con el uso del producto
- Refinar patrones de integración para modelos codificadores y decodificadores para casos de uso posteriores para conectar productos de Investigación Aplicada y casos de uso de negocio
Este es un puesto de contribuidor individual. En Emerging ML, trabajarás en todas las fases del ciclo de vida de la ciencia de datos, incluyendo:
- Construir modelos de machine learning a través de todas las fases de desarrollo, desde el diseño hasta el entrenamiento, evaluación y validación, y asociarse con equipos de ingeniería para operacionalizarlos en sistemas de producción escalables y resilientes que sirvan a más de 50 millones de clientes.
- Asociarse estrechamente con una variedad de equipos de negocio y producto en Capital One para realizar experimentos que guíen las mejoras en las experiencias del cliente y los resultados del negocio en dominios como marketing, servicio y prevención de fraudes.
- Escribir software (Python, Scala, por ejemplo) para recopilar, explorar, visualizar y analizar datos numéricos y textuales (miles de millones de transacciones de clientes, clics, pagos, etc.) utilizando herramientas como Spark y AWS.
Requisitos básicos
El candidato ideal será:
- Curioso y creativo. Te encanta aportar definición a problemas grandes e indefinidos. Te encanta hacer preguntas y te encanta esforzarte para encontrar las respuestas. No tienes miedo de compartir una nueva idea. Te comunicas de forma clara y eficaz para compartir tus hallazgos con audiencias no técnicas.
- Técnico: Tienes experiencia práctica desarrollando soluciones de ciencia de datos desde el concepto hasta la producción utilizando herramientas de código abierto y plataformas modernas de computación en la nube. No tienes miedo a los petabytes de datos.
- Con mentalidad estadística. Has construido modelos, los has validado y los has probado retrospectivamente. Sabes cómo interpretar una matriz de confusión o una curva ROC. Tienes experiencia con clustering, clasificación, análisis de sentimiento, análisis de series temporales y deep learning.
- Orientado al cliente y al producto. Compartes nuestra pasión por cambiar la banca para bien.
- Actualmente tienes, o estás en proceso de obtener, uno de los siguientes con la expectativa de que el título requerido se obtenga en o antes de la fecha de inicio programada:
- Un título de Grado en un campo cuantitativo (Estadística, Economía, Investigación de Operaciones, Analítica, Matemáticas, Informática o un campo cuantitativo relacionado) más 6 años de experiencia realizando análisis de datos
- Un título de Máster en un campo cuantitativo (Estadística, Economía, Investigación de Operaciones, Analítica, Matemáticas, Informática o un campo cuantitativo relacionado) o un MBA con una concentración cuantitativa más 4 años de experiencia realizando análisis de datos
- Un doctorado en un campo cuantitativo (Estadística, Economía, Investigación de Operaciones, Analítica, Matemáticas, Informática o un campo cuantitativo relacionado) más 1 año de experiencia realizando análisis de datos
- Al menos 1 año de experiencia utilizando lenguajes de programación de código abierto para análisis de datos a gran escala
- Al menos 1 año de experiencia trabajando con machine learning
- Al menos 1 año de experiencia utilizando bases de datos relacionales
Requisitos deseables
- Doctorado en campo "STEM" (Ciencia, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas)
- Experiencia trabajando con AWS
- Al menos 4 años de experiencia en Python, Scala, o R
- Al menos 4 años de experiencia con machine learning
- Al menos 4 años de experiencia con SQL
Capital One considerará patrocinar a un nuevo solicitante cualificado para la autorización de empleo para este puesto.
Los salarios anuales mínimos y máximos a tiempo completo para este puesto se enumeran a continuación, por ubicación. Tenga en cuenta que esta información salarial es únicamente para candidatos contratados para trabajar dentro de una de estas ubicaciones y se refiere a la cantidad que Capital One está dispuesta a pagar en el momento de esta publicación. Los salarios para puestos a tiempo parcial se prorratearán en función del número acordado de horas a trabajar regularmente.
McLean, VA: $197,300 - $225,100 para Mgr, Data Science
Nueva York, NY: $215,200 - $245,600 para Mgr, Data Science
San José, CA: $215,200 - $245,600 para Mgr, Data Science
Los candidatos contratados para trabajar en otras ubicaciones estarán sujetos al rango salarial asociado con esa ubicación, y el monto salarial anual real ofrecido a cualquier candidato en el momento de la contratación se reflejará únicamente en la carta de oferta del candidato.
La elegibilidad varía según el estado a tiempo completo o parcial, el estado de exento o no exento, y el nivel de gestión.
Se espera que este puesto acepte solicitudes durante un mínimo de 5 días hábiles.
No se aceptan agencias. Capital One es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades (EOE, incluyendo discapacidad/veterano) comprometido con la no discriminación en cumplimiento de las leyes federales, estatales y locales aplicables. Capital One promueve un lugar de trabajo libre de drogas.
Capital One considerará para el empleo a solicitantes cualificados con antecedentes penales de manera coherente con los requisitos de las leyes aplicables relativas a investigaciones de antecedentes penales, incluyendo, en la medida aplicable, el Artículo 23-A de la Ley de Corrección de Nueva York; el Código de Policía de San Francisco, California, Artículo 49, Secciones 4901-4920; la Ley de Oportunidad Justa de la Ciudad de Nueva York; la Ley de Selección Justa de Antecedentes Penales de Filadelfia; y otras leyes y regulaciones federales, estatales y locales aplicables relativas a investigaciones de antecedentes penales.
Si ha visitado nuestro sitio web en busca de información sobre oportunidades de empleo o para solicitar un puesto, y necesita una adaptación, póngase en contacto con el Departamento de Contratación de Capital One en el 1-800-304-9102 o por correo electrónico a RecruitingAccommodation@capitalone.com [RecruitingAccommodation@capitalone.com].
Toda la información que proporcione se mantendrá confidencial y se utilizará solo en la medida necesaria para proporcionar las adaptaciones razonables necesarias.
Para soporte técnico o preguntas sobre el proceso de contratación de Capital One, envíe un correo electrónico a Careers@capitalone.com [Careers@capitalone.com]
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Capital One Financial está compuesto por varias entidades diferentes. Tenga en cuenta que cualquier puesto publicado en Canadá es para Capital One Canada, cualquier puesto publicado en el Reino Unido es para Capital One Europe y cualquier puesto publicado en Filipinas es para Capital One Philippines Service Corp. (COPSSC).
Este puesto también es elegible para ganar compensación basada en el rendimiento, que puede incluir bonos en efectivo y/o incentivos a largo plazo (LTI). Los incentivos podrían ser discrecionales o no discrecionales según el plan.
Capital One ofrece un conjunto integral, competitivo e inclusivo de beneficios de salud, financieros y otros que apoyan su bienestar total. Obtenga más información en el sitio web de Carreras de Capital One capitalonecareers.com/benefits.
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