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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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Stellen im Unternehmen

Senior Machine-Learning-Ingenieur vor Ort in San Jose

Entwickeln und betreiben Sie produktive Machine-Learning-Modelle, Datenpipelines und Cloud-Infrastruktur bei Capital One. Gestalten Sie die Weiterentwicklung von KI-Funktionen durch skalierbare, kontrollierte und nachvollziehbare ML-Lösungen mit.

USVereinigte StaatenCAKalifornienMAMassachusettsNYNew YorkVAVirginia
197.300 $ – 245.600 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureC++CloudGoGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesNumpyPandasPythonPyTorchRayScalaScikit-LearnSparkTensorFlowVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Entwerfen, entwickeln und liefern Sie Machine-Learning-Modelle und -Komponenten für praktische Geschäftsanwendungen
  • Arbeiten Sie mit den Produkt- und Data-Science-Teams zusammen
  • Steuern Sie Entscheidungen zur ML-Infrastruktur mithilfe von Modellierungsmethoden, Daten, Merkmalsauswahl, Training, Feinabstimmung, Dimensionalität, Bias und Varianz sowie Validierung
  • Schreiben und testen Sie Anwendungscode
  • Entwickeln und validieren Sie Machine-Learning-Modelle
  • Automatisieren Sie Test- und Bereitstellungsabläufe
  • Arbeiten Sie in einem funktionsübergreifenden agilen Team am Aufbau und an der Verbesserung von Big-Data- und ML-Anwendungen
  • Trainieren Sie produktiv eingesetzte Modelle neu, warten und überwachen Sie sie
  • Nutzen oder entwickeln Sie Cloud-Architekturen, Technologien und Plattformen, um optimierte ML-Modelle in großem Maßstab bereitzustellen
  • Entwickeln Sie optimierte Datenpipelines für die Versorgung von Machine-Learning-Modellen
  • Wenden Sie Praktiken der kontinuierlichen Integration und kontinuierlichen Bereitstellung an, einschließlich automatisierter Tests und Überwachung
  • Sorgen Sie für diszipliniertes Code-Management, Modellrisikosteuerung sowie Praktiken für verantwortungsvolle und nachvollziehbare KI
  • Programmieren Sie in Sprachen wie Python, Scala oder Java

Anforderungen

  • Bachelorabschluss oder höher in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
  • Mindestens vier Jahre Programmiererfahrung mit Python, Java, Golang oder C++
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung mit Machine Learning und PyTorch oder TensorFlow, Pandas, NumPy sowie Scikit-learn
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Nutzung und im Betrieb groß angelegter verteilter Systeme wie Spark und Ray für die Datenvorbereitung im Bereich KI/ML
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Machine-Learning-Lösungen in der Produktion
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit dem Betrieb produktiver Dienste in der Cloud mit AWS, GCP oder Azure
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Kubernetes zur Verwaltung groß angelegter containerisierter ML-Softwaresysteme
  • Eine neue Förderung der Beschäftigungserlaubnis sowie einwanderungsbezogene Unterstützung sind nicht verfügbar
  • Bevorzugt: Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Elektrotechnik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Bevorzugt: Mindestens drei Jahre Erfahrung in der Optimierung von ML-Algorithmen, Konfigurationen und Infrastruktur
  • Bevorzugt: Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Softwareentwicklungspraktiken wie Quellcodeverwaltung, Tests, Code-Reviews und CI/CD
  • Bevorzugt: Mindestens drei Jahre Erfahrung im Aufbau resilienter Software mit Tests vor der Produktion, fortgeschrittenen Bereitstellungsmethoden, Überwachung, Alarmen und Plänen zur Reaktion auf Vorfälle
  • Bevorzugt: Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Machine-Learning-Techniken, Modelltypen, Architekturen, Trainingskonzepten und Modellevaluierung
  • Bevorzugt: Mindestens drei Jahre Erfahrung im Entwurf, in der Implementierung und in der Skalierung produktionsreifer Datenpipelines für das Training und die Evaluierung von ML-Modellen
  • Bevorzugt: Mindestens ein Jahr Erfahrung als technische Leitung für ML-Lösungen unter Verwendung branchenüblicher Praktiken, Muster und Automatisierung
  • Verfassen oder Mitverfassen einer Publikation zu einer ML-Technik, einem Modell oder einem Machbarkeitsnachweis

Zusatzleistungen

  • Leistungsabhängige variable Vergütung kann Barboni und/oder langfristige Anreize umfassen
  • Umfassende, wettbewerbsfähige und inklusive Leistungen im Gesundheits-, Finanz- und weiteren Bereichen unterstützen das allgemeine Wohlbefinden
  • Für Bewerberinnen und Bewerber, die diese benötigen, stehen angemessene Vorkehrungen zur Verfügung

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