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.
Ingeniero sénior de aprendizaje automático – Capital One, McLean presencial
Desarrolla y escala sistemas de aprendizaje automático en producción, plataformas en la nube y soluciones de IA gobernadas para las aplicaciones bancarias de Capital One. Trabaja en desarrollo de modelos, canalizaciones de datos, infraestructura distribuida y prácticas responsables de aprendizaje automático.
Descripción
- Desarrollar y entregar modelos y componentes de aprendizaje automático que respondan a las necesidades empresariales junto con socios de Producto y Ciencia de Datos
- Construir y escalar plataformas multiinquilino para el entrenamiento y la ejecución de modelos de alto volumen
- Orientar las decisiones de infraestructura de aprendizaje automático mediante conocimientos sobre modelado, selección de características y datos, entrenamiento, ajuste, dimensionalidad, sesgo y varianza, y validación
- Implementar y probar código de aplicaciones, validar modelos de aprendizaje automático y automatizar los flujos de trabajo de pruebas y despliegue
- Colaborar con equipos ágiles multifuncionales para desarrollar y mejorar aplicaciones de big data y aprendizaje automático
- Volver a entrenar, mantener y supervisar modelos en producción
- Utilizar o crear arquitecturas, tecnologías y plataformas en la nube que optimicen el aprendizaje automático a escala
- Construir canalizaciones de datos eficientes que suministren datos a los modelos de aprendizaje automático
- Utilizar CI/CD, pruebas automatizadas y supervisión para respaldar despliegues fiables
- Mantener una sólida gestión del código, gobernanza de riesgos y prácticas de IA responsable y explicable
- Programar en lenguajes como Python, Scala o Java
Requisitos
- Título universitario o superior en informática, aprendizaje automático o una disciplina cuantitativa relacionada
- Al menos seis años de experiencia programando con Python, Java, Golang o C++
- Al menos seis años de experiencia en aprendizaje automático con PyTorch o TensorFlow, Pandas, NumPy y Scikit-learn
- Al menos seis años de experiencia utilizando y operando sistemas distribuidos como Spark o Ray para la preparación de datos de IA y aprendizaje automático
- Al menos cuatro años de experiencia desplegando y operando soluciones de aprendizaje automático en producción y servicios de producción basados en la nube en AWS, GCP o Azure
- Al menos cuatro años de experiencia utilizando Kubernetes para gestionar sistemas de aprendizaje automático contenerizados a gran escala
- Preferible: título de máster o doctorado en informática, ingeniería eléctrica, matemáticas o un campo relacionado
- Preferible: cinco o más años optimizando algoritmos, configuraciones e infraestructura de aprendizaje automático
- Preferible: cinco o más años aplicando prácticas de desarrollo de software, incluido el control de código fuente, las pruebas, la revisión de código y CI/CD
- Preferible: cinco o más años creando software resiliente con pruebas previas a la producción, métodos avanzados de despliegue, supervisión, alarmas y planes de respuesta a incidentes
- Preferible: cinco o más años trabajando con técnicas de aprendizaje automático, tipos de modelos, arquitecturas, conceptos de entrenamiento y evaluación
- Preferible: cinco o más años diseñando, implementando y escalando canalizaciones de datos listas para producción para el entrenamiento y la evaluación de modelos de aprendizaje automático
- Habilidades claras de comunicación para explicar conceptos técnicos y de aprendizaje automático complejos a públicos diversos
- Capital One considerará patrocinar la autorización de empleo de un nuevo candidato cualificado para este puesto
Beneficios
- Compensación variable basada en el rendimiento, que puede incluir bonificaciones en efectivo o incentivos a largo plazo
- Beneficios integrales, competitivos e inclusivos de salud, financieros y de otro tipo que apoyan el bienestar general
- Adaptaciones razonables para los candidatos que las necesiten