Capital Oneは、クレジットカード、自動車ローン、銀行サービス、貯蓄商品を提供する金融サービスおよびフィンテック企業です。金融に関する専門知識とテクノロジー、デジタルツールを組み合わせ、お客様のお金の管理方法をより良くすることに取り組んでいます。キャリアの主な分野には、多様性と包摂性を重視する職場環境で、お客様中心のソリューションを構築することが含まれます。
シニア機械学習エンジニア – Capital One、McLeanオフィス勤務
Capital Oneの銀行アプリケーション向けに、本番環境の機械学習システム、クラウドプラットフォーム、ガバナンスに基づくAIソリューションを構築・拡張します。モデル開発、データパイプライン、分散インフラ、責任ある機械学習の実践に携わります。
仕事内容
- プロダクトおよびデータサイエンスのパートナーと連携し、ビジネスニーズに対応する機械学習モデルとコンポーネントを開発・提供する
- 大規模なモデルのトレーニングとサービングに対応するマルチテナントプラットフォームを構築・拡張する
- モデリング、特徴量とデータの選択、トレーニング、チューニング、次元削減、バイアスと分散、検証に関する専門知識を生かして、MLインフラの選択を導く
- アプリケーションコードを実装・テストし、MLモデルを検証し、テストとデプロイのワークフローを自動化する
- 部門横断型のアジャイルチームと協力し、ビッグデータおよび機械学習アプリケーションを開発・改善する
- 本番環境で稼働するモデルを再トレーニング、保守、監視する
- 機械学習を大規模に最適化するクラウドアーキテクチャ、テクノロジー、プラットフォームを利用または構築する
- 機械学習モデルにデータを供給する効率的なデータパイプラインを構築する
- CI/CD、自動テスト、監視を活用し、信頼性の高いデプロイを支援する
- 堅牢なコード管理、リスクガバナンス、責任あるAIおよび説明可能なAIの実践を維持する
- Python、Scala、Javaなどの言語でプログラミングする
応募要件
- コンピュータサイエンス、機械学習、または関連する定量分野の学士号以上
- Python、Java、Golang、C++のいずれかを使ったプログラミング経験6年以上
- PyTorchまたはTensorFlow、Pandas、NumPy、Scikit-learnを使った機械学習の経験6年以上
- AI/MLのデータ準備に向けて、SparkやRayなどの分散システムを使用・運用した経験6年以上
- AWS、GCP、Azureのいずれかで、本番環境の機械学習ソリューションおよびクラウドベースの本番サービスをデプロイ・運用した経験4年以上
- Kubernetesを使用して大規模なコンテナ化MLシステムを管理した経験4年以上
- 歓迎：コンピュータサイエンス、電気工学、数学、または関連分野の修士号または博士号
- 歓迎：MLアルゴリズム、設定、インフラを最適化した経験5年以上
- 歓迎：ソース管理、テスト、コードレビュー、CI/CDなどのソフトウェア開発プラクティスを適用した経験5年以上
- 歓迎：プリプロダクションテスト、高度なデプロイ手法、監視、アラーム、インシデント対応計画を用いて、レジリエントなソフトウェアを構築した経験5年以上
- 歓迎：機械学習の技術、モデルタイプ、アーキテクチャ、トレーニングの概念、評価に携わった経験5年以上
- 歓迎：MLモデルのトレーニングと評価向けに、本番対応のデータパイプラインを設計、実装、拡張した経験5年以上
- さまざまな対象者に複雑な技術概念や機械学習の概念を説明できる、優れたコミュニケーション能力
- Capital Oneは、このポジションの就労許可について、資格を満たす新規応募者へのスポンサーを検討します
福利厚生
- 業績に基づくインセンティブ報酬。現金ボーナスや長期インセンティブが含まれる場合があります
- 従業員の総合的なウェルビーイングを支援する、包括的で競争力があり、包摂的な健康・財務・その他の福利厚生
- 必要な応募者への合理的配慮