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Capital One ist ein Finanzdienstleistungs- und Fintech-Unternehmen, das Kreditkarten, Autokredite sowie Bank- und Sparprodukte anbietet. Die Arbeit des Unternehmens verbindet Finanzexpertise mit Technologie und digitalen Werkzeugen, um den Umgang der Kundinnen und Kunden mit ihrem Geld zu verbessern. Im Mittelpunkt der Karrieremöglichkeiten steht die Entwicklung kundenorientierter Lösungen in einer vielfältigen und inklusiven Belegschaft.
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Machine-Learning-Ingenieur bei Capital One vor Ort

Entwickeln und betreiben Sie produktive Machine-Learning-Systeme bei Capital One. Arbeiten Sie an Modellen, Cloud-Infrastruktur, Datenpipelines und verantwortungsvollen KI-Anwendungen.

USVereinigte StaatenMAMassachusettsVAVirginia
179.400 $ – 225.100 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureC++CloudGoGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesNumpyPandasPythonPyTorchRayScalaScikit-LearnSparkTensorFlowVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Entwickeln und liefern Sie Machine-Learning-Modelle und -Komponenten, die praktische Geschäftsanforderungen erfüllen
  • Arbeiten Sie während der gesamten Entwicklung mit Produkt- und Data-Science-Teams zusammen
  • Gestalten Sie Entscheidungen zur ML-Infrastruktur mithilfe von Modellierungsmethoden, Daten- und Merkmalsauswahl, Training, Abstimmung, Dimensionsreduktion, Bias-Varianz-Analyse und Validierung
  • Entwickeln und testen Sie Anwendungscode, validieren Sie ML-Modelle und automatisieren Sie Test- und Bereitstellungsabläufe
  • Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Agile-Teams am Aufbau und an der Verbesserung von Big-Data- und Machine-Learning-Anwendungen
  • Trainieren, warten und überwachen Sie Modelle, die in der Produktion ausgeführt werden
  • Nutzen oder erstellen Sie Cloud-Architekturen, Plattformen und Technologien, um effiziente ML-Modelle in großem Maßstab bereitzustellen
  • Erstellen Sie optimierte Datenpipelines, die Machine-Learning-Modelle mit Daten versorgen
  • Implementieren Sie Praktiken für kontinuierliche Integration und Bereitstellung mit automatisierten Tests und Überwachung
  • Warten Sie Code, der Schwachstellen begrenzt und Modell-Governance sowie verantwortungsvolle, erklärbare KI unterstützt
  • Programmieren Sie mit Sprachen wie Python, Scala oder Java

Anforderungen

  • Bachelorabschluss oder höher in Informatik, Machine Learning oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung
  • Mindestens vier Jahre Programmiererfahrung mit Python, Java, Golang oder C++
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung im Machine Learning mit PyTorch oder TensorFlow sowie Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung mit der Nutzung und dem Betrieb groß angelegter verteilter Systeme, einschließlich Spark oder Ray, zur Aufbereitung von KI- oder Machine-Learning-Daten
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Machine-Learning-Lösungen in der Produktion sowie mit produktiven Cloud-Diensten auf AWS, GCP oder Azure
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Kubernetes zur Verwaltung groß angelegter, containerisierter Machine-Learning-Softwaresysteme
  • Eine neue Unterstützung bei der Beschäftigungsberechtigung sowie einwanderungsbezogene Unterstützung sind nicht verfügbar
  • Von Vorteil: Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Elektrotechnik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Von Vorteil: mindestens drei Jahre Erfahrung mit der Optimierung von ML-Algorithmen, Konfigurationen und Infrastruktur
  • Von Vorteil: mindestens drei Jahre Erfahrung mit Softwareentwicklungspraktiken wie Versionsverwaltung, Tests, Code-Reviews und CI/CD
  • Von Vorteil: mindestens drei Jahre Erfahrung mit dem Aufbau resilienter Software durch Tests vor der Produktion, fortgeschrittene Bereitstellungsmethoden, Überwachung, Alarme und die Planung von Reaktionen auf Vorfälle
  • Von Vorteil: mindestens drei Jahre Erfahrung mit Machine-Learning-Techniken, Modelltypen, Architekturen, Trainingskonzepten und Bewertungsmethoden
  • Von Vorteil: mindestens drei Jahre Erfahrung mit dem Entwurf, der Implementierung und der Skalierung produktionsbereiter Datenpipelines zum Trainieren und Bewerten von ML-Modellen
  • Von Vorteil: mindestens ein Jahr Erfahrung als technische Leitung für Machine-Learning-Lösungen
  • Von Vorteil: Verfassen oder Mitverfassen einer Publikation zu einer ML-Technik, einem Modell oder einem Proof of Concept

Zusatzleistungen

  • Die leistungsabhängige Vergütung kann Barboni und/oder langfristige Anreize umfassen
  • Umfassende, wettbewerbsfähige und inklusive Gesundheits-, Finanz- und sonstige Leistungen zur Unterstützung des allgemeinen Wohlbefindens
  • Arbeitgeber mit gleichen Beschäftigungschancen und engagiert für die Nichtdiskriminierung
  • Angemessene Vorkehrungen stehen Bewerberinnen und Bewerbern zur Verfügung, die diese benötigen

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