„Capital One“ yra finansinių paslaugų ir finansinių technologijų įmonė, siūlanti kredito korteles, paskolas automobiliams, bankininkystės ir taupymo produktus. Jos veikloje finansinė patirtis derinama su technologijomis ir skaitmeniniais įrankiais, kad klientams būtų lengviau valdyti savo pinigus. Įmonės karjeros srityje daugiausia dėmesio skiriama į klientus orientuotų sprendimų kūrimui įvairioje ir įtraukioje darbo aplinkoje.
Vyresnysis mašininio mokymosi inžinierius San Chosėje, darbas biure
Kurkite ir eksploatuokite gamyboje naudojamus mašininio mokymosi modelius, duomenų konvejerius ir debesijos infrastruktūrą bendrovėje „Capital One“. Padėkite plėtoti dirbtinio intelekto galimybes naudodami keičiamo masto, valdomus ir paaiškinamus mašininio mokymosi sprendimus.
Aprašymas
- Projektuokite, kurkite ir diekite mašininio mokymosi modelius bei komponentus praktinėms verslo taikomosioms programoms
- Bendradarbiaukite su produktų ir duomenų mokslo komandomis
- Priimkite sprendimus dėl mašininio mokymosi infrastruktūros, taikydami modeliavimo metodus, duomenis, požymių parinkimą, mokymą, derinimą, dimensijų mažinimą, šališkumo ir dispersijos analizę bei validavimą
- Rašykite ir testuokite taikomųjų programų kodą
- Kurkite ir validuokite mašininio mokymosi modelius
- Automatizuokite testavimo ir diegimo darbo eigas
- Dirbkite įvairių sričių Agile komandoje kurdami ir tobulindami didžiųjų duomenų bei mašininio mokymosi taikomąsias programas
- Iš naujo apmokykite, prižiūrėkite ir stebėkite gamyboje veikiančius modelius
- Naudokite arba kurkite debesijos architektūras, technologijas ir platformas, kad optimizuoti mašininio mokymosi modeliai būtų teikiami dideliu mastu
- Kurkite optimizuotus duomenų konvejerius, tiekiančius duomenis mašininio mokymosi modeliams
- Taikykite nuolatinės integracijos ir nuolatinio diegimo praktikas, įskaitant automatizuotą testavimą ir stebėjimą
- Laikykitės disciplinuoto kodo valdymo, modelių rizikos valdymo bei atsakingo ir paaiškinamo dirbtinio intelekto praktikų
- Programuokite tokiomis kalbomis kaip Python, Scala ar Java
Reikalavimai
- Kompiuterių mokslų, mašininio mokymosi ar susijusios kiekybinės srities bakalauro arba aukštesnis laipsnis
- Ne mažesnė kaip ketverių metų programavimo patirtis naudojant Python, Java, Golang arba C++
- Ne mažesnė kaip ketverių metų mašininio mokymosi patirtis naudojant PyTorch arba TensorFlow, Pandas, NumPy ir Scikit-learn
- Ne mažesnė kaip ketverių metų patirtis naudojant ir eksploatuojant didelio masto paskirstytąsias sistemas, tokias kaip Spark ir Ray, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi duomenims parengti
- Ne mažesnė kaip dvejų metų patirtis diegiant ir eksploatuojant gamybinius mašininio mokymosi sprendimus
- Ne mažesnė kaip dvejų metų patirtis eksploatuojant gamybines paslaugas debesijoje su AWS, GCP arba Azure
- Ne mažesnė kaip dvejų metų patirtis naudojant Kubernetes didelio masto konteinerizuotoms mašininio mokymosi programinės įrangos sistemoms valdyti
- Naujo darbo leidimo rėmimas ir su imigracija susijusi pagalba neteikiami
- Privalumu laikomas kompiuterių mokslų, elektros inžinerijos, matematikos ar susijusios srities magistro arba doktorantūros laipsnis
- Privalumu laikoma bent trejų metų patirtis optimizuojant mašininio mokymosi algoritmus, konfigūracijas ir infrastruktūrą
- Privalumu laikoma bent trejų metų patirtis taikant programinės įrangos kūrimo praktikas, tokias kaip šaltinio kodo valdymas, testavimas, kodo peržiūros ir CI/CD
- Privalumu laikoma bent trejų metų patirtis kuriant atsparią programinę įrangą, atliekant ikigamybinį testavimą, taikant pažangius diegimo metodus, stebėjimą, pavojaus signalus ir reagavimo į incidentus planus
- Privalumu laikoma bent trejų metų patirtis dirbant su mašininio mokymosi metodais, modelių tipais, architektūromis, mokymo koncepcijomis ir modelių vertinimu
- Privalumu laikoma bent trejų metų patirtis projektuojant, diegiant ir plečiant gamybai parengtus duomenų konvejerius mašininio mokymosi modeliams mokyti ir vertinti
- Privalumu laikoma bent vienerių metų patirtis einant mašininio mokymosi sprendimų techninio vadovo pareigas ir taikant pramonės praktikas, šablonus bei automatizavimą
- Publikuotas arba kartu su kitais autoriais parengtas straipsnis apie mašininio mokymosi metodą, modelį ar koncepcijos įrodymą
Privalumai
- Veiklos rezultatais pagrįstas skatinamasis atlygis gali apimti pinigines premijas ir (arba) ilgalaikes paskatas
- Išsamios, konkurencingos ir įtraukios sveikatos, finansinės bei kitos išmokos padeda užtikrinti bendrą gerovę
- Pareiškėjams, kuriems jų reikia, gali būti pritaikytos tinkamos sąlygos