Capital One ialah syarikat perkhidmatan kewangan dan fintech yang menawarkan kad kredit, pinjaman kenderaan, perbankan serta produk simpanan. Operasinya menggabungkan kepakaran kewangan dengan teknologi dan alat digital untuk menambah baik cara pelanggan mengurus wang. Fokus kerjaya syarikat ini termasuk membangunkan penyelesaian berorientasikan pelanggan dalam tenaga kerja yang pelbagai dan inklusif.
Jurutera Pembelajaran Mesin Kanan San Jose Bekerja di Pejabat
Membina dan mengendalikan model pembelajaran mesin pengeluaran, saluran paip data, dan infrastruktur awan di Capital One. Membantu memajukan keupayaan AI melalui penyelesaian ML yang boleh diskalakan, ditadbir urus, dan boleh diterangkan.
Penerangan
- Mereka bentuk, membina, dan menyampaikan model serta komponen pembelajaran mesin untuk aplikasi perniagaan praktikal
- Bekerjasama dengan pasukan Produk dan Sains Data
- Membimbing keputusan infrastruktur ML menggunakan kaedah pemodelan, data, pemilihan ciri, latihan, penalaan, dimensi, bias dan varians, serta pengesahan
- Menulis dan menguji kod aplikasi
- Membangunkan dan mengesahkan model pembelajaran mesin
- Mengautomatikkan aliran kerja pengujian dan penggunaan
- Bekerja dengan pasukan Agile rentas fungsi untuk membina dan menambah baik aplikasi big data dan ML
- Melatih semula, menyelenggara, dan memantau model yang berjalan dalam pengeluaran
- Menggunakan atau membangunkan seni bina, teknologi, dan platform awan untuk menyampaikan model ML yang dioptimumkan pada skala besar
- Membina saluran paip data yang dioptimumkan untuk membekalkan model pembelajaran mesin
- Mengamalkan integrasi berterusan dan penggunaan berterusan, termasuk pengujian dan pemantauan automatik
- Mengekalkan pengurusan kod yang berdisiplin, tadbir urus risiko model, serta amalan AI Bertanggungjawab dan Boleh Diterangkan
- Memprogram dalam bahasa seperti Python, Scala, atau Java
Keperluan
- Ijazah sarjana muda atau lebih tinggi dalam sains komputer, pembelajaran mesin, atau bidang kuantitatif berkaitan
- Sekurang-kurangnya empat tahun pengalaman pengaturcaraan dengan Python, Java, Golang, atau C++
- Sekurang-kurangnya empat tahun pengalaman pembelajaran mesin dengan PyTorch atau TensorFlow, Pandas, NumPy, dan Scikit-learn
- Sekurang-kurangnya empat tahun pengalaman menggunakan dan mengendalikan sistem teragih berskala besar seperti Spark dan Ray untuk penyediaan data AI/ML
- Sekurang-kurangnya dua tahun pengalaman menggunakan dan mengendalikan penyelesaian pembelajaran mesin dalam pengeluaran
- Sekurang-kurangnya dua tahun pengalaman menjalankan perkhidmatan pengeluaran dalam awan dengan AWS, GCP, atau Azure
- Sekurang-kurangnya dua tahun pengalaman menggunakan Kubernetes untuk mengurus sistem perisian ML berbekas berskala besar
- Tajaan kebenaran pekerjaan baharu dan sokongan berkaitan imigresen tidak tersedia
- Diutamakan: Ijazah sarjana atau kedoktoran dalam sains komputer, kejuruteraan elektrik, matematik, atau bidang berkaitan
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman mengoptimumkan algoritma, konfigurasi, dan infrastruktur ML
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman mengamalkan amalan pembangunan perisian seperti kawalan sumber, pengujian, semakan kod, dan CI/CD
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman membina perisian berdaya tahan dengan pengujian prapengeluaran, kaedah penggunaan lanjutan, pemantauan, penggera, dan pelan tindak balas insiden
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman bekerja dengan teknik pembelajaran mesin, jenis model, seni bina, konsep latihan, dan penilaian model
- Diutamakan: Tiga tahun atau lebih pengalaman mereka bentuk, melaksanakan, dan menskalakan saluran paip data sedia pengeluaran untuk melatih dan menilai model ML
- Diutamakan: Satu tahun atau lebih pengalaman berkhidmat sebagai peneraju teknikal untuk penyelesaian ML menggunakan amalan, corak, dan automasi industri
- Pernah menulis atau menjadi penulis bersama kertas kerja tentang teknik ML, model, atau bukti konsep
Faedah
- Pampasan insentif berasaskan prestasi mungkin merangkumi bonus tunai dan/atau insentif jangka panjang
- Manfaat kesihatan, kewangan, dan manfaat lain yang komprehensif, kompetitif, dan inklusif menyokong kesejahteraan keseluruhan
- Penginapan munasabah tersedia untuk pemohon yang memerlukannya