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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 Manager Data Science – Model Risk Office, vor Ort in Chicago

Leiten Sie die Modellrisikoanalyse für die Kreditkarten-Scoringmodelle von Capital One. Nutzen Sie maschinelles Lernen, statistische Governance und die Analyse umfangreicher Finanzdaten, um die Modellleistung und Entscheidungsfindung zu stärken.

USVereinigte StaatenILIllinoisVAVirginia
209.000 $ – 262.400 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AWSCloudOpen SourcePythonScalaSpark

Beschreibung

  • Schützen Sie das Unternehmen vor Modellfehlern und identifizieren Sie gleichzeitig Möglichkeiten zur Verbesserung modellbasierter Entscheidungen.
  • Prüfen und überwachen Sie Modelle, die das Kreditkarten-Scoring von Capital One unterstützen.
  • Wenden Sie Modellierungs-, statistische, Monitoring- und Analysemethoden an, um Data-Science-Modelle zu steuern und Geschäftsergebnisse zu verbessern.
  • Arbeiten Sie mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Produktmanagern zusammen, um kundenorientierte Produkte zu entwickeln.
  • Nutzen Sie Python, Conda, AWS, H2O, Spark und verwandte Technologien, um große Mengen numerischer und textbasierter Daten zu analysieren.
  • Entwickeln Sie Machine-Learning-Modelle vom ersten Entwurf über Training, Bewertung und Validierung bis zur Bereitstellung.
  • Übersetzen Sie komplexe technische Arbeit in klare, messbare Geschäftsziele.
  • Untersuchen Sie aufkommende Technologien und wenden Sie fortschrittliche Methoden auf Herausforderungen im Bereich Modellrisiko und Data Science an.

Anforderungen

  • Verfügen Sie über den erforderlichen quantitativen Studienabschluss oder streben Sie diesen bis zum vorgesehenen Eintrittstermin an.
  • Verfügen Sie über einen Bachelorabschluss in einem quantitativen Fach und 7 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, einen Masterabschluss oder MBA mit quantitativer Spezialisierung und 5 Jahre Erfahrung oder einen quantitativen Doktorgrad und 2 Jahre Erfahrung.
  • Verfügen Sie über mindestens 2 Jahre Erfahrung mit Open-Source-Programmiersprachen für die Analyse umfangreicher Datenmengen.
  • Verfügen Sie über mindestens 2 Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen.
  • Verfügen Sie über mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Arbeit mit relationalen Datenbanken.
  • Weisen Sie praktische Erfahrung in der Entwicklung von Data-Science-Lösungen mit Open-Source-Tools und Cloud-Plattformen nach.
  • Verfügen Sie über Erfahrung im Erstellen, Validieren und Backtesting von Modellen.
  • Verfügen Sie über Erfahrung mit Clustering, Klassifikation, Sentimentanalyse, Zeitreihen und Deep Learning.
  • Sie können Daten aus unterschiedlichen Quellen und Strukturen abrufen, kombinieren und analysieren.
  • Capital One prüft die Möglichkeit, qualifizierte neue Bewerberinnen und Bewerber bei der Erlangung einer Beschäftigungserlaubnis zu unterstützen.
  • Bevorzugt: Doktorgrad in einem MINT-Fach mit 4 Jahren Erfahrung in der Datenanalyse.
  • Bevorzugt: mindestens 1 Jahr AWS-Erfahrung.
  • Bevorzugt: mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Führung von Mitarbeitenden.
  • Bevorzugt: mindestens 5 Jahre Erfahrung mit Python, Scala oder R für die Analyse umfangreicher Datenmengen.
  • Bevorzugt: mindestens 5 Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen.

Zusatzleistungen

  • Leistungsabhängige Vergütung kann Barboni und/oder langfristige Anreize umfassen.
  • Umfassende und wettbewerbsfähige Leistungen in den Bereichen Gesundheit, Finanzen und weiteren Bereichen unterstützen das allgemeine Wohlbefinden der Mitarbeitenden.
  • Für Bewerberinnen und Bewerber, die diese benötigen, sind angemessene Vorkehrungen verfügbar.

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