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.
Starszy dyrektor ds. analityki danych w Capital One (praca zdalna)
Kieruj rozwojem produktów opartych na agentowej sztucznej inteligencji i strategią uczenia maszynowego w Capital One. Nadzoruj eksperymenty, zarządzanie modelami i kierunek rozwoju analityki danych w całej organizacji.
Opis
- Współpracować z inżynierami oprogramowania, wybitnymi badaczami i architektami rozwiązań, wspierając podejmowanie decyzji za pomocą modelowania
- Ustalić stan docelowy oparty na prostocie, technologiach cyfrowych, hostingu w chmurze i oprogramowaniu open source
- Przekładać złożone, wzajemnie powiązane systemy modelowania na język zrozumiały dla kadry kierowniczej, uwzględniając strategię modeli, zastosowania i ryzyko
- Oceniać, kwestionować i bronić zaawansowanych systemów podejmowania decyzji we współpracy z interesariuszami wewnętrznymi i organami regulacyjnymi
- Kierować rozwojem modeli uczenia maszynowego — od projektowania i trenowania po ocenę, walidację i wdrożenie
- Nadzorować modele referencyjne i konkurencyjne w celu przeprowadzania testów warunków skrajnych dla kluczowych decyzji dotyczących modelowania
- Tworzyć modele i rozwiązania AI/ML dla produktów opartych na agentowej sztucznej inteligencji
- Opracowywać eksperymenty, testy A/B i telemetrię modeli, a następnie przekładać wnioski na strategię AI i wytyczne dla kadry zarządzającej najwyższego szczebla
Wymagania
- Wykształcenie wyższe co najmniej pierwszego stopnia w dziedzinie ilościowej i 11 lat doświadczenia w analityce danych; lub tytuł magistra/MBA ze specjalizacją ilościową i 9 lat doświadczenia; lub doktorat w dziedzinie ilościowej i 6 lat doświadczenia
- Posiadać wymagany stopień naukowy lub być w trakcie jego uzyskiwania, z przewidywanym ukończeniem przed planowaną datą rozpoczęcia pracy
- Co najmniej 6 lat doświadczenia w korzystaniu z języków programowania open source do analizy danych na dużą skalę
- Co najmniej 6 lat doświadczenia w uczeniu maszynowym
- Co najmniej 6 lat doświadczenia w pracy z relacyjnymi bazami danych
- Praktyczne doświadczenie w tworzeniu rozwiązań z zakresu analityki danych z wykorzystaniem narzędzi open source i platform chmurowych
- Doświadczenie w tworzeniu, walidacji i backtestingu modeli
- Doświadczenie w klasteryzacji, klasyfikacji, analizie sentymentu, szeregach czasowych i uczeniu głębokim
- Preferowane: doktorat w dziedzinie STEM i 5 lat doświadczenia w analityce danych
- Preferowane: co najmniej 6 lat doświadczenia w korzystaniu z języków Python, Scala lub R do analizy danych na dużą skalę
- Preferowane: co najmniej 6 lat doświadczenia w uczeniu maszynowym
- Preferowane: co najmniej 2 lata doświadczenia z AWS
- Preferowane: co najmniej 6 lat doświadczenia w pracy ze złożonymi wzorcami architektonicznymi, w tym SOA, API, mikrousługami i strumieniami zdarzeń
- Preferowane: co najmniej 6 lat doświadczenia w DevOps lub DevSecOps z narzędziami CI/CD, w tym Jenkins, Artifactory, Chef, Ansible, AWS CloudFormation, GitHub i Sonar
Benefity
- Wynagrodzenie motywacyjne zależne od wyników, potencjalnie obejmujące premie pieniężne i/lub długoterminowe zachęty
- Szeroki, konkurencyjny i inkluzywny pakiet świadczeń zdrowotnych, finansowych i innych, zaprojektowany z myślą o wspieraniu dobrostanu
- W przypadku wykwalifikowanych nowych kandydatów może być rozważane sponsorowanie zezwolenia na pracę
- Możliwość pracy zdalnej