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Capital One
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Sponsor de visa H1BFinanceFintechServices bancaires
Capital One est une entreprise de services financiers et de technologie financière qui propose des cartes de crédit, des prêts automobiles ainsi que des produits bancaires et d’épargne. Son activité associe expertise financière, technologie et outils numériques pour améliorer la manière dont les clients gèrent leur argent. Les carrières au sein de l’entreprise sont axées sur la création de solutions centrées sur les clients, dans un environnement de travail diversifié et inclusif.
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Offres de l’entreprise

Responsable senior, Science des données – Bureau des risques liés aux modèles, présentiel à Chicago

Pilotez l’analyse des risques liés aux modèles pour les modèles de souscription de cartes de crédit de Capital One. Appliquez l’apprentissage automatique, la gouvernance statistique et l’analyse de grands volumes de données financières afin de renforcer la performance des modèles et la prise de décision.

USÉtats-UnisILIllinoisVAVirginie
209 000 $ – 262 400 $ / an
Sur siteTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisData scientist
AWSCloudOpen sourcePythonScalaSpark

Description

  • Protégez l’entreprise contre les défaillances des modèles tout en identifiant des possibilités d’améliorer les décisions fondées sur les modèles.
  • Examinez et supervisez les modèles qui soutiennent la souscription de cartes de crédit de Capital One.
  • Appliquez des méthodes de modélisation, statistiques, de surveillance et d’analyse pour gouverner les modèles de science des données et améliorer les résultats de l’entreprise.
  • Collaborez avec des data scientists, des ingénieurs logiciels et des chefs de produit pour fournir des produits centrés sur le client.
  • Utilisez Python, Conda, AWS, H2O, Spark et des technologies connexes pour analyser de grands volumes de données numériques et textuelles.
  • Développez des modèles d’apprentissage automatique depuis la conception initiale jusqu’à l’entraînement, l’évaluation, la validation et le déploiement.
  • Transformez des travaux techniques complexes en objectifs commerciaux clairs et mesurables.
  • Étudiez les technologies émergentes et appliquez des méthodes avancées aux enjeux de risques liés aux modèles et de science des données.

Exigences

  • Détenir, ou être en train d’obtenir avant la date de début prévue, un diplôme quantitatif requis.
  • Être titulaire d’une licence dans un domaine quantitatif et avoir 7 ans d’expérience en analyse de données ; d’un master ou MBA avec spécialisation quantitative et 5 ans d’expérience ; ou d’un doctorat quantitatif et 2 ans d’expérience.
  • Avoir au moins 2 ans d’expérience dans l’utilisation de langages de programmation open source pour l’analyse de données à grande échelle.
  • Avoir au moins 2 ans d’expérience en apprentissage automatique.
  • Avoir au moins 2 ans d’expérience avec les bases de données relationnelles.
  • Démontrer une expérience pratique du développement de solutions de science des données avec des outils open source et des plateformes cloud.
  • Avoir de l’expérience dans la création, la validation et le backtesting de modèles.
  • Avoir de l’expérience en clustering, classification, analyse des sentiments, séries temporelles et apprentissage profond.
  • Être capable d’extraire, de combiner et d’analyser des données provenant de sources et de structures diverses.
  • Capital One envisagera de parrainer un nouveau candidat qualifié pour l’autorisation de travail.
  • Préféré : doctorat en STEM avec 4 ans d’expérience en analyse de données.
  • Préféré : au moins 1 an d’expérience avec AWS.
  • Préféré : au moins 1 an d’expérience en management d’équipe.
  • Préféré : au moins 5 ans d’utilisation de Python, Scala ou R pour l’analyse de données à grande échelle.
  • Préféré : au moins 5 ans d’expérience en apprentissage automatique.

Avantages

  • La rémunération variable fondée sur la performance peut inclure des primes en espèces et/ou des incitations à long terme.
  • Des avantages complets et compétitifs en matière de santé, de finances et autres contribuent au bien-être général des employés.
  • Des aménagements raisonnables sont disponibles pour les candidats qui en ont besoin.

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