Ang Capital One ay isang kumpanya ng serbisyong pinansyal at fintech na nag-aalok ng mga credit card, pautang para sa sasakyan, mga serbisyo sa pagbabangko, at mga produktong savings. Pinagsasama ng trabaho nito ang kaalaman sa pananalapi at teknolohiya at mga digital na tool upang mapahusay kung paano pinamamahalaan ng mga customer ang kanilang pera. Nakatuon ang mga oportunidad sa karera ng kumpanya sa pagbuo ng mga solusyong nakasentro sa customer sa isang sari-sari at inklusibong workforce.
Senior na Tagapamahala, Data Science – Tanggapan sa Panganib ng Modelo, Nasa Opisina sa Chicago
Pangunahan ang analytics sa panganib ng modelo para sa mga modelo ng Capital One sa underwriting ng credit card. Gamitin ang machine learning, statistical governance, at malakihang pagsusuri ng datos sa pananalapi upang palakasin ang performance ng modelo at pagdedesisyon.
Estados Unidos
Illinois
Virginia$209,000 – $262,400 / taon
On-siteFull-timeSeniorKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datosPaglalarawan
- Protektahan ang kumpanya laban sa mga pagkabigo ng modelo habang tinutukoy ang mga pagkakataong mapahusay ang mga desisyong nakabatay sa modelo.
- Suriin at pangasiwaan ang mga modelong sumusuporta sa underwriting ng credit card ng Capital One.
- Ilapat ang mga pamamaraan sa pagmomodelo, estadistika, monitoring, at analytics upang pamahalaan ang mga modelo sa data science at mapabuti ang mga resulta ng negosyo.
- Makipagtulungan sa mga data scientist, software engineer, at product manager upang makapaghatid ng mga produktong nakatuon sa customer.
- Gamitin ang Python, Conda, AWS, H2O, Spark, at mga kaugnay na teknolohiya upang suriin ang malalaking dami ng numerikal at tekstuwal na datos.
- Bumuo ng mga machine learning model mula sa paunang disenyo hanggang sa training, pagsusuri, validation, at deployment.
- Gawing malinaw at nasusukat na mga layunin sa negosyo ang kumplikadong teknikal na gawain.
- Magsaliksik ng mga umuusbong na teknolohiya at ilapat ang mga advanced na pamamaraan sa mga hamon sa panganib ng modelo at data science.
Mga Kinakailangan
- Mayroon o kasalukuyang kumukuha ng kinakailangang quantitative degree, na dapat makumpleto bago o sa nakatakdang petsa ng pagsisimula.
- May bachelor's degree sa quantitative field at 7 taong karanasan sa data analytics; master's degree o MBA na may quantitative concentration at 5 taong karanasan; o quantitative PhD at 2 taong karanasan.
- May hindi bababa sa 2 taong karanasan sa paggamit ng mga open-source programming language para sa malakihang pagsusuri ng datos.
- May hindi bababa sa 2 taong karanasan sa machine learning.
- May hindi bababa sa 2 taong karanasan sa pagtatrabaho sa relational database.
- May hands-on na karanasan sa pagbuo ng mga solusyon sa data science gamit ang open-source tool at cloud platform.
- May karanasan sa pagbuo, pag-validate, at pag-backtest ng mga modelo.
- May karanasan sa clustering, classification, sentiment analysis, time series, at deep learning.
- Kayang kumuha, magsama, at magsuri ng datos mula sa iba't ibang pinagmulan at istruktura.
- Isasaalang-alang ng Capital One ang pag-sponsor sa isang kwalipikadong bagong aplikante para sa awtorisasyon sa trabaho.
- Mas ninanais: PhD sa STEM na may 4 na taong karanasan sa data analytics.
- Mas ninanais: hindi bababa sa 1 taong karanasan sa AWS.
- Mas ninanais: hindi bababa sa 1 taong karanasan sa pamamahala ng mga tao.
- Mas ninanais: hindi bababa sa 5 taong paggamit ng Python, Scala, o R para sa malakihang pagsusuri ng datos.
- Mas ninanais: hindi bababa sa 5 taong karanasan sa machine learning.
Mga Benepisyo
- Maaaring kabilang sa performance-based incentive compensation ang mga cash bonus at/o pangmatagalang insentibo.
- Ang komprehensibo at mapagkumpitensyang mga benepisyo sa kalusugan, pananalapi, at iba pa ay sumusuporta sa pangkalahatang kapakanan ng mga empleyado.
- May makatuwirang accommodation para sa mga aplikanteng nangangailangan nito.