Capital One adalah perusahaan layanan keuangan dan fintech yang menawarkan kartu kredit, pinjaman kendaraan, layanan perbankan, serta produk tabungan. Pekerjaannya menggabungkan keahlian keuangan dengan teknologi dan perangkat digital untuk membantu pelanggan mengelola keuangan dengan lebih baik. Fokus karier di perusahaan ini mencakup pengembangan solusi yang berorientasi pada pelanggan dalam lingkungan kerja yang beragam dan inklusif.
Insinyur Pembelajaran Mesin Senior San Jose Bekerja di Kantor
Membangun dan mengoperasikan model pembelajaran mesin produksi, alur data, dan infrastruktur cloud di Capital One. Membantu memajukan kemampuan AI melalui solusi ML yang skalabel, terkelola, dan dapat dijelaskan.
Deskripsi
- Merancang, membangun, dan menghadirkan model serta komponen pembelajaran mesin untuk aplikasi bisnis praktis
- Berkolaborasi dengan tim Produk dan Sains Data
- Mengarahkan keputusan infrastruktur ML menggunakan metode pemodelan, data, pemilihan fitur, pelatihan, penyetelan, dimensionalitas, bias dan varians, serta validasi
- Menulis dan menguji kode aplikasi
- Mengembangkan dan memvalidasi model pembelajaran mesin
- Mengotomatiskan alur kerja pengujian dan penerapan
- Bekerja dalam tim Agile lintas fungsi untuk membangun dan meningkatkan aplikasi big data dan ML
- Melatih ulang, memelihara, dan memantau model yang berjalan dalam produksi
- Menggunakan atau mengembangkan arsitektur, teknologi, dan platform cloud untuk menghadirkan model ML yang dioptimalkan dalam skala besar
- Membangun alur data yang dioptimalkan untuk memasok model pembelajaran mesin
- Menerapkan praktik integrasi berkelanjutan dan penerapan berkelanjutan, termasuk pengujian dan pemantauan otomatis
- Mempertahankan manajemen kode yang disiplin, tata kelola risiko model, serta praktik AI yang Bertanggung Jawab dan Dapat Dijelaskan
- Memprogram dengan bahasa seperti Python, Scala, atau Java
Persyaratan
- Gelar sarjana atau lebih tinggi dalam ilmu komputer, pembelajaran mesin, atau bidang kuantitatif terkait
- Setidaknya empat tahun pengalaman pemrograman dengan Python, Java, Golang, atau C++
- Setidaknya empat tahun pengalaman pembelajaran mesin dengan PyTorch atau TensorFlow, Pandas, NumPy, dan Scikit-learn
- Setidaknya empat tahun pengalaman menggunakan dan mengoperasikan sistem terdistribusi berskala besar seperti Spark dan Ray untuk persiapan data AI/ML
- Setidaknya dua tahun pengalaman menerapkan dan mengoperasikan solusi pembelajaran mesin dalam produksi
- Setidaknya dua tahun pengalaman menjalankan layanan produksi di cloud dengan AWS, GCP, atau Azure
- Setidaknya dua tahun pengalaman menggunakan Kubernetes untuk mengelola sistem perangkat lunak ML terkontainerisasi berskala besar
- Sponsorship otorisasi kerja baru dan dukungan terkait imigrasi tidak tersedia
- Diutamakan: Gelar magister atau doktor dalam ilmu komputer, teknik elektro, matematika, atau bidang terkait
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman mengoptimalkan algoritma, konfigurasi, dan infrastruktur ML
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman menerapkan praktik pengembangan perangkat lunak seperti kontrol sumber, pengujian, tinjauan kode, dan CI/CD
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman membangun perangkat lunak tangguh dengan pengujian praproduksi, metode penerapan lanjutan, pemantauan, alarm, dan rencana respons insiden
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman bekerja dengan teknik pembelajaran mesin, jenis model, arsitektur, konsep pelatihan, dan evaluasi model
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman merancang, mengimplementasikan, dan menskalakan alur data siap produksi untuk melatih dan mengevaluasi model ML
- Diutamakan: Satu tahun atau lebih pengalaman menjadi pimpinan teknis untuk solusi ML dengan menggunakan praktik, pola, dan otomasi industri
- Pernah menulis atau turut menulis makalah tentang teknik ML, model, atau bukti konsep
Tunjangan
- Kompensasi insentif berdasarkan kinerja dapat mencakup bonus tunai dan/atau insentif jangka panjang
- Berbagai manfaat kesehatan, keuangan, dan manfaat lainnya yang komprehensif, kompetitif, dan inklusif mendukung kesejahteraan secara menyeluruh
- Akomodasi yang wajar tersedia bagi pelamar yang memerlukannya