Estados Unidos
B&A
Capital One
Manager, Científico de Datos - Revisión de Crédito
Estados Unidos
New York, New York, United States · Charlotte, North Carolina, United States · Plano, Texas, United States · McLean, Virginia, United States · Richmond, Virginia, United States
PythonAWS
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Sobre la oportunidad
Manager, Científico de Datos - Revisión de Crédito
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 disparado 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.
Descripción del equipo
En el equipo de Datos y Soluciones Innovadoras de Revisión de Crédito de Capital One, defendemos a la empresa contra fallos de modelos y encontramos nuevas formas de tomar mejores decisiones con modelos. Utilizamos nuestra experiencia en estadística, ingeniería de software y negocios para impulsar los mejores resultados tanto en Gestión de Riesgos como en la Empresa.
Entendemos que no podemos prepararnos para el mañana centrándonos en el hoy, por lo que invertimos en el futuro: invirtiendo en nuevas habilidades, construyendo mejores herramientas y manteniendo una red de socios de confianza.
Nos asociamos con científicos de datos, analistas, expertos en gestión de riesgos de crédito e ingenieros de primer nivel para innovar soluciones que impactan directamente en los resultados de la empresa de manera significativa. Hacemos todo esto en un entorno colaborativo que valora la perspicacia individual, anima a cada asociado a asumir nuevas responsabilidades, promueve el aprendizaje continuo y recompensa la innovación.
Descripción del puesto
En este puesto, usted:
- Aprovechará una amplia gama de tecnologías, como Python, Conda, AWS, H2O, Spark, y más, para revelar las ideas ocultas en enormes volúmenes de datos numéricos y textuales.
- Construirá modelos estadísticos y de machine learning para desafiar los modelos en producción.
- Flexibilizará sus habilidades interpersonales para traducir la complejidad de su trabajo en objetivos de negocio tangibles.
- Se asociará con un equipo multifuncional de científicos de datos, expertos en riesgo de crédito y gerentes de producto para entregar un producto que los clientes adoren.
Requisitos mínimos
El candidato ideal es:
- Técnico. Se sentirá cómodo con lenguajes de código abierto y le apasionará desarrollar más. Tendrá experiencia práctica en el desarrollo de soluciones de ciencia de datos utilizando herramientas de código abierto y plataformas de computación en la nube.
- Con mentalidad estadística. Habrá construido modelos, los habrá validado y retroprobado. Sabrá cómo interpretar una matriz de confusión o una curva ROC. Tendrá experiencia con clustering, clasificación, análisis de sentimiento, series temporales y deep learning.
- Innovador. Investigará y evaluará continuamente tecnologías emergentes. Se mantendrá al día sobre los métodos, tecnologías y aplicaciones publicados de última generación y buscará oportunidades para aplicarlos.
- Creativo. Le entusiasma dar definición a problemas grandes e indefinidos. Le encanta hacer preguntas y esforzarse por encontrar respuestas. No tendrá miedo de compartir una nueva idea.
Cualificaciones básicas
- Actualmente tiene, o está 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 prevista:
- 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.
Cualificaciones preferidas
- Doctorado en campo "STEM" (Ciencia, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas) más 3 años de experiencia en análisis de datos.
- Al menos 4 años de experiencia en Python, Scala, o R para análisis de datos a gran escala.
- Al menos 4 años de experiencia con machine learning.
- Al menos 4 años de experiencia con modelado predictivo.
Capital One considerará patrocinar a un nuevo solicitante cualificado para la autorización de empleo para este puesto.
El salario anual mínimo y máximo a tiempo completo para este puesto se indica 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.
Charlotte, NC: $179,400 - $204,700 para Mgr, Data Science
McLean, VA: $197,300 - $225,100 para Mgr, Data Science
Nueva York, NY: $215,200 - $245,600 para Mgr, Data Science
Plano, TX: $179,400 - $204,700 para Mgr, Data Science
Richmond, VA: $179,400 - $204,700 para Mgr, Data Science
Riverwoods, IL: $179,400 - $204,700 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.
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 empleo a solicitantes cualificados con antecedentes penales de manera coherente con los requisitos de las leyes aplicables relacionadas con las 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 relacionadas con las 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 equipo 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 únicamente en la medida necesaria para proporcionar las adaptaciones razonables necesarias.
Para soporte técnico o preguntas sobre el proceso de contratación de Capital One, póngase en contacto por correo electrónico a Careers@capitalone.com [Careers@capitalone.com].
Capital One no proporciona, respalda ni garantiza y no es responsable de productos, servicios, herramientas educativas u otra información de terceros disponible a través de este sitio.
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 de incentivos basada en el rendimiento, que puede incluir bonificaciones en efectivo y/o incentivos a largo plazo (LTI). Los incentivos pueden ser discrecionales o no discrecionales según el plan.
Capital One ofrece un conjunto integral, competitivo e inclusivo de beneficios de salud, financieros y de otro tipo que apoyan su bienestar total. Obtenga más información en el sitio web de Carreras de Capital One capitalonecareers.com/benefits.
La elegibilidad varía según el estado a tiempo completo o parcial, el estado de exento o no exento y el nivel de gestión.
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