Capital One
Capital One
Capital One es una empresa de servicios financieros y tecnología financiera que ofrece tarjetas de crédito, préstamos para automóviles y productos bancarios y de ahorro. Su trabajo combina la experiencia financiera con la tecnología y las herramientas digitales para mejorar la forma en que los clientes administran su dinero. La empresa centra sus oportunidades profesionales en desarrollar soluciones orientadas al cliente dentro de una plantilla diversa e inclusiva.

Director sénior de Ciencia de Datos en Capital One (Remoto)

Lidera el desarrollo de productos de IA agéntica y la estrategia de aprendizaje automático en Capital One. Orienta la experimentación, la gobernanza de modelos y la dirección de la ciencia de datos empresarial.

Descripción

  • Colabora con ingenieros de software, investigadores distinguidos y arquitectos de soluciones para fundamentar decisiones mediante modelos
  • Establece un estado objetivo centrado en la simplicidad, las tecnologías digitales, el alojamiento en la nube y el software de código abierto
  • Traduce sistemas de modelado complejos e interconectados para altos directivos, abarcando la estrategia, las aplicaciones y los riesgos de los modelos
  • Evalúa, cuestiona y defiende sistemas avanzados de toma de decisiones ante las partes interesadas internas y reguladoras
  • Lidera el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, desde el diseño y el entrenamiento hasta la evaluación, la validación y la implementación
  • Supervisa modelos de referencia y modelos desafiantes para someter a pruebas de estrés decisiones críticas de modelado
  • Crea modelos y soluciones de IA/ML para productos de IA agéntica
  • Desarrolla experimentos, pruebas A/B y telemetría de modelos, y convierte los hallazgos en estrategia de IA y orientación para altos ejecutivos

Requisitos

  • Licenciatura en un campo cuantitativo y 11 años de experiencia en análisis de datos; o maestría/MBA con especialización cuantitativa y 9 años; o doctorado cuantitativo y 6 años
  • Tener o estar cursando el título requerido, cuya finalización se espera para la fecha de inicio programada
  • Al menos 6 años de experiencia utilizando lenguajes de programación de código abierto para el análisis de datos a gran escala
  • Al menos 6 años de experiencia en aprendizaje automático
  • Al menos 6 años de experiencia trabajando con bases de datos relacionales
  • Experiencia práctica desarrollando soluciones de ciencia de datos con herramientas de código abierto y plataformas de computación en la nube
  • Experiencia desarrollando, validando y realizando backtesting de modelos
  • Experiencia con clustering, clasificación, análisis de sentimientos, series temporales y aprendizaje profundo
  • Preferible: doctorado en STEM y 5 años de experiencia en análisis de datos
  • Preferible: al menos 6 años de experiencia utilizando Python, Scala o R para el análisis de datos a gran escala
  • Preferible: al menos 6 años de experiencia en aprendizaje automático
  • Preferible: al menos 2 años de experiencia con AWS
  • Preferible: al menos 6 años de experiencia con patrones arquitectónicos complejos, incluidos SOA, API, microservicios y flujos de eventos
  • Preferible: al menos 6 años de experiencia en DevOps o DevSecOps con herramientas de CI/CD, incluidas Jenkins, Artifactory, Chef, Ansible, AWS CloudFormation, GitHub y Sonar

Beneficios

  • Compensación de incentivos basada en el desempeño, que puede incluir bonificaciones en efectivo y/o incentivos a largo plazo
  • Beneficios de salud, financieros y de otro tipo amplios, competitivos e inclusivos, diseñados para apoyar el bienestar integral
  • Se puede considerar el patrocinio de autorización de empleo para nuevos solicitantes cualificados
  • Opción de trabajo remoto

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