Capital One
Capital One
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.

Senior Director Data Science bei Capital One (Remote)

Leiten Sie die Entwicklung agentischer KI-Produkte und die Strategie für maschinelles Lernen bei Capital One. Steuern Sie Experimente, Modell-Governance und die unternehmensweite Ausrichtung der Datenwissenschaft.

Beschreibung

  • Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, renommierten Forschern und Lösungsarchitekten, um Entscheidungen durch Modellierung zu unterstützen
  • Definition eines Zielbilds mit Fokus auf Einfachheit, digitalen Technologien, Cloud-Hosting und Open-Source-Software
  • Vermittlung komplexer, miteinander verknüpfter Modellierungssysteme an leitende Geschäftsverantwortliche, einschließlich Modellstrategie, Anwendungen und Risiken
  • Bewertung, kritische Prüfung und Verteidigung fortschrittlicher Entscheidungsfindungssysteme gegenüber internen und regulatorischen Stakeholdern
  • Leitung der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen – vom Design und Training über Evaluierung und Validierung bis zur Implementierung
  • Überwachung von Benchmark- und Challenger-Modellen, um kritische Modellierungsentscheidungen einem Stresstest zu unterziehen
  • Entwicklung von KI-/ML-Modellen und Lösungen für agentische KI-Produkte
  • Entwicklung von Experimenten, A/B-Tests und Modelltelemetrie sowie Überführung der Erkenntnisse in KI-Strategien und Empfehlungen für die Führungsebene

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in einem quantitativen Fach und 11 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse; oder Masterabschluss/MBA mit quantitativer Spezialisierung und 9 Jahre Erfahrung; oder Promotion in einem quantitativen Fach und 6 Jahre Erfahrung
  • Sie verfügen über den erforderlichen Abschluss oder streben ihn an; der Abschluss muss voraussichtlich bis zum geplanten Startdatum vorliegen
  • Mindestens 6 Jahre Erfahrung mit Open-Source-Programmiersprachen für die groß angelegte Datenanalyse
  • Mindestens 6 Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen
  • Mindestens 6 Jahre Erfahrung mit relationalen Datenbanken
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung datenwissenschaftlicher Lösungen mit Open-Source-Tools und Cloud-Computing-Plattformen
  • Erfahrung in der Entwicklung, Validierung und dem Backtesting von Modellen
  • Erfahrung mit Clustering, Klassifikation, Sentimentanalyse, Zeitreihen und Deep Learning
  • Von Vorteil: Promotion in einem MINT-Fach und 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse
  • Von Vorteil: mindestens 6 Jahre Erfahrung mit Python, Scala oder R für die groß angelegte Datenanalyse
  • Von Vorteil: mindestens 6 Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen
  • Von Vorteil: mindestens 2 Jahre Erfahrung mit AWS
  • Von Vorteil: mindestens 6 Jahre Erfahrung mit komplexen Architekturmustern, einschließlich SOA, APIs, Microservices und Event-Streams
  • Von Vorteil: mindestens 6 Jahre Erfahrung in DevOps oder DevSecOps mit CI/CD-Tools wie Jenkins, Artifactory, Chef, Ansible, AWS CloudFormation, GitHub und Sonar

Zusatzleistungen

  • Leistungsabhängige variable Vergütung, gegebenenfalls einschließlich Cash-Boni und/oder langfristiger Incentives
  • Umfassende, wettbewerbsfähige und inklusive Leistungen in den Bereichen Gesundheit, Finanzen und weiteren Bereichen zur Unterstützung des gesamten Wohlbefindens
  • Eine Unterstützung bei der Arbeitserlaubnis kann für qualifizierte neue Bewerber in Betracht gezogen werden
  • Möglichkeit zur Remote-Arbeit

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