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 presencial en San José
Desarrolla y opera modelos de aprendizaje automático en producción, canalizaciones de datos e infraestructura en la nube en Capital One. Ayuda a impulsar las capacidades de IA mediante soluciones de aprendizaje automático escalables, gobernadas y explicables.
Descripción
- Diseñar, desarrollar y entregar modelos y componentes de aprendizaje automático para aplicaciones empresariales prácticas
- Colaborar con los equipos de Producto y Ciencia de Datos
- Orientar las decisiones sobre infraestructura de aprendizaje automático mediante métodos de modelado, datos, selección de características, entrenamiento, ajuste, dimensionalidad, sesgo y varianza, y validación
- Escribir y probar código de aplicaciones
- Desarrollar y validar modelos de aprendizaje automático
- Automatizar los flujos de trabajo de pruebas y despliegue
- Trabajar con un equipo Agile multifuncional para desarrollar y mejorar aplicaciones de big data y aprendizaje automático
- Reentrenar, mantener y supervisar modelos en producción
- Utilizar o desarrollar arquitecturas, tecnologías y plataformas en la nube para entregar modelos de aprendizaje automático optimizados a escala
- Desarrollar canalizaciones de datos optimizadas que suministren datos a los modelos de aprendizaje automático
- Aplicar prácticas de integración continua y entrega continua, incluidas las pruebas y la supervisión automatizadas
- Mantener una gestión disciplinada del código, la gobernanza del riesgo de los modelos y prácticas de IA responsable y explicable
- Programar en lenguajes como Python, Scala o Java
Requisitos
- Licenciatura o un título superior en informática, aprendizaje automático u otro campo cuantitativo relacionado
- Al menos cuatro años de experiencia en programación con Python, Java, Golang o C++
- Al menos cuatro años de experiencia en aprendizaje automático con PyTorch o TensorFlow, Pandas, NumPy y Scikit-learn
- Al menos cuatro años de experiencia utilizando y operando sistemas distribuidos a gran escala, como Spark y Ray, para la preparación de datos de IA y aprendizaje automático
- Al menos dos años de experiencia desplegando y operando soluciones de aprendizaje automático en producción
- Al menos dos años de experiencia ejecutando servicios de producción en la nube con AWS, GCP o Azure
- Al menos dos años de experiencia utilizando Kubernetes para gestionar sistemas de software de aprendizaje automático contenerizados a gran escala
- No se ofrece patrocinio para nuevas autorizaciones de empleo ni asistencia relacionada con inmigración
- Preferido: maestría o doctorado en informática, ingeniería eléctrica, matemáticas u otro campo relacionado
- Preferido: tres o más años optimizando algoritmos, configuraciones e infraestructura de aprendizaje automático
- Preferido: tres o más años aplicando prácticas de desarrollo de software, como control de versiones, pruebas, revisiones de código y CI/CD
- Preferido: tres o más años desarrollando software resiliente con pruebas previas a producción, métodos avanzados de despliegue, supervisión, alarmas y planes de respuesta a incidentes
- Preferido: tres o más años trabajando con técnicas de aprendizaje automático, tipos de modelos, arquitecturas, conceptos de entrenamiento y evaluación de modelos
- Preferido: tres o más años diseñando, implementando y escalando canalizaciones de datos listas para producción para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático
- Preferido: uno o más años desempeñándose como líder técnico de soluciones de aprendizaje automático mediante prácticas, patrones y automatización del sector
- Preferido: haber escrito o coescrito un artículo sobre una técnica, un modelo o una prueba de concepto de aprendizaje automático
Beneficios
- La compensación de incentivos basada en el desempeño puede incluir bonificaciones en efectivo o incentivos a largo plazo
- Beneficios integrales, competitivos e inclusivos de salud, financieros y de otro tipo apoyan el bienestar general
- Hay adaptaciones razonables disponibles para los solicitantes que las necesiten