Capital One to firma z sektora usług finansowych i fintech, oferująca karty kredytowe, kredyty samochodowe, produkty bankowe oraz produkty oszczędnościowe. Jej działalność łączy wiedzę finansową z technologiami i narzędziami cyfrowymi, aby usprawniać zarządzanie pieniędzmi przez klientów. Firma koncentruje się na tworzeniu rozwiązań zorientowanych na klienta oraz budowaniu różnorodnego i inkluzywnego środowiska pracy.
Inżynier uczenia maszynowego Capital One — praca stacjonarna
Twórz i obsługuj produkcyjne systemy uczenia maszynowego w Capital One. Pracuj z modelami, infrastrukturą chmurową, potokami danych i odpowiedzialnymi zastosowaniami AI.
Opis
- Tworzyć i wdrażać modele oraz komponenty uczenia maszynowego odpowiadające na praktyczne potrzeby biznesowe
- Współpracować z zespołami ds. produktu i data science na wszystkich etapach rozwoju
- Kierować wyborami dotyczącymi infrastruktury ML z wykorzystaniem metod modelowania, wyboru danych i cech, trenowania, dostrajania, redukcji wymiarowości, analizy błędu obciążenia i wariancji oraz walidacji
- Tworzyć i testować kod aplikacji, walidować modele ML oraz automatyzować procesy testowania i wdrażania
- Współpracować z interdyscyplinarnymi zespołami Agile nad tworzeniem i udoskonalaniem aplikacji do pracy z dużymi zbiorami danych i uczeniem maszynowym
- Ponownie trenować, utrzymywać i monitorować modele działające na produkcji
- Wykorzystywać lub tworzyć architektury, platformy i technologie chmurowe do wydajnego dostarczania modeli ML na dużą skalę
- Tworzyć zoptymalizowane potoki danych zasilające modele uczenia maszynowego
- Wdrażać praktyki ciągłej integracji i dostarczania z automatycznym testowaniem i monitorowaniem
- Utrzymywać kod ograniczający podatności oraz wspierający zarządzanie modelami i odpowiedzialną, objaśnialną sztuczną inteligencję
- Programować w językach takich jak Python, Scala lub Java
Wymagania
- Wykształcenie wyższe co najmniej na poziomie licencjackim w dziedzinie informatyki, uczenia maszynowego lub pokrewnej dyscyplinie ilościowej
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w programowaniu w językach Python, Java, Golang lub C++
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w uczeniu maszynowym z użyciem PyTorch lub TensorFlow oraz bibliotek takich jak Pandas, NumPy i Scikit-learn
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w używaniu i obsłudze wielkoskalowych systemów rozproszonych, w tym Spark lub Ray, do przygotowywania danych na potrzeby AI lub uczenia maszynowego
- Co najmniej dwa lata doświadczenia we wdrażaniu i obsłudze produkcyjnych rozwiązań uczenia maszynowego oraz produkcyjnych usług chmurowych AWS, GCP lub Azure
- Co najmniej dwa lata doświadczenia w używaniu Kubernetes do zarządzania wielkoskalowymi, skonteneryzowanymi systemami oprogramowania do uczenia maszynowego
- Nowe sponsorowanie pozwolenia na pracę i wsparcie imigracyjne nie są dostępne
- Mile widziany tytuł magistra lub doktora w dziedzinie informatyki, elektrotechniki, matematyki lub pokrewnej dziedzinie
- Mile widziane co najmniej trzy lata doświadczenia w optymalizacji algorytmów ML, konfiguracji i infrastruktury
- Mile widziane co najmniej trzy lata stosowania praktyk tworzenia oprogramowania, takich jak kontrola wersji, testowanie, przeglądy kodu i CI/CD
- Mile widziane co najmniej trzy lata tworzenia odpornego oprogramowania z testami przedprodukcyjnymi, zaawansowanymi metodami wdrażania, monitorowaniem, alarmami i planowaniem reagowania na incydenty
- Mile widziane co najmniej trzy lata pracy z technikami uczenia maszynowego, typami i architekturami modeli, koncepcjami trenowania oraz metodami oceny
- Mile widziane co najmniej trzy lata projektowania, wdrażania i skalowania gotowych do użycia produkcyjnego potoków danych do trenowania i oceny modeli ML
- Mile widziany co najmniej rok doświadczenia w pełnieniu funkcji lidera technicznego rozwiązań uczenia maszynowego
- Mile widziane autorstwo lub współautorstwo publikacji dotyczącej techniki, modelu lub dowodu słuszności koncepcji w dziedzinie ML
Benefity
- Wynagrodzenie motywacyjne zależne od wyników może obejmować premie pieniężne i/lub długoterminowe zachęty
- Kompleksowe, konkurencyjne i inkluzywne świadczenia zdrowotne, finansowe i inne, zaprojektowane z myślą o ogólnym dobrostanie
- Pracodawca zapewnia równe szanse i przestrzega zasady niedyskryminacji
- Dla kandydatów, którzy ich potrzebują, dostępne są racjonalne usprawnienia