Capital One
Capital One
Capital One è un’azienda di servizi finanziari e tecnologia finanziaria che offre carte di credito, prestiti per automobili e prodotti bancari e di risparmio. La sua attività combina competenze finanziarie, tecnologia e strumenti digitali per migliorare il modo in cui i clienti gestiscono il denaro. Le opportunità professionali dell’azienda sono incentrate sulla creazione di soluzioni pensate per i clienti all’interno di una forza lavoro diversificata e inclusiva.

Direttore senior della Data Science presso Capital One (Da remoto)

Guida lo sviluppo di prodotti di IA agentica e la strategia di machine learning presso Capital One. Coordina la sperimentazione, la governance dei modelli e l’indirizzo della data science aziendale.

Descrizione

  • Collabora con ingegneri del software, ricercatori di spicco e architetti delle soluzioni per orientare le decisioni attraverso la modellazione
  • Definisce uno stato obiettivo incentrato su semplicità, tecnologie digitali, hosting cloud e software open source
  • Traduce sistemi di modellazione complessi e interconnessi per i dirigenti aziendali senior, includendo strategia, applicazioni e rischi dei modelli
  • Valuta, mette in discussione e difende sistemi avanzati di processo decisionale con gli stakeholder interni e normativi
  • Guida lo sviluppo di modelli di machine learning, dalla progettazione e dall’addestramento fino a valutazione, validazione e implementazione
  • Supervisiona modelli di riferimento e modelli challenger per sottoporre a stress test le decisioni critiche di modellazione
  • Crea modelli e soluzioni di IA/ML per prodotti di IA agentica
  • Sviluppa esperimenti, test A/B e telemetria dei modelli, quindi trasforma i risultati in strategia di IA e indicazioni per i dirigenti di vertice

Requisiti

  • Laurea in un ambito quantitativo e 11 anni di esperienza nell’analisi dei dati; oppure laurea magistrale/MBA con specializzazione quantitativa e 9 anni; oppure dottorato quantitativo e 6 anni
  • Essere in possesso del titolo richiesto o frequentare il relativo corso di studi, con conseguimento previsto entro la data di inizio programmata
  • Almeno 6 anni di esperienza nell’utilizzo di linguaggi di programmazione open source per l’analisi di dati su larga scala
  • Almeno 6 anni di esperienza nel machine learning
  • Almeno 6 anni di esperienza con database relazionali
  • Esperienza pratica nello sviluppo di soluzioni di data science con strumenti open source e piattaforme di cloud computing
  • Esperienza nello sviluppo, nella validazione e nel backtesting di modelli
  • Esperienza con clustering, classificazione, analisi del sentiment, serie temporali e deep learning
  • Preferibile: dottorato in ambito STEM e 5 anni di esperienza nell’analisi dei dati
  • Preferibile: almeno 6 anni di esperienza nell’utilizzo di Python, Scala o R per l’analisi di dati su larga scala
  • Preferibile: almeno 6 anni di esperienza nel machine learning
  • Preferibile: almeno 2 anni di esperienza con AWS
  • Preferibile: almeno 6 anni di esperienza con pattern architetturali complessi, inclusi SOA, API, microservizi e flussi di eventi
  • Preferibile: almeno 6 anni di esperienza in DevOps o DevSecOps con strumenti CI/CD, tra cui Jenkins, Artifactory, Chef, Ansible, AWS CloudFormation, GitHub e Sonar

Benefit

  • Retribuzione incentivante basata sulle prestazioni, che può includere bonus in denaro e/o incentivi a lungo termine
  • Ampia offerta competitiva e inclusiva di benefit sanitari, finanziari e di altro tipo, pensata per sostenere il benessere complessivo
  • La sponsorizzazione dell’autorizzazione al lavoro può essere presa in considerazione per i nuovi candidati qualificati
  • Possibilità di lavoro da remoto

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