A Capital One é uma empresa de serviços financeiros e tecnologia financeira que oferece cartões de crédito, empréstimos para automóveis e produtos bancários e de poupança. Seu trabalho combina experiência financeira com tecnologia e ferramentas digitais para melhorar a forma como os clientes administram seu dinheiro. O foco das oportunidades de carreira da empresa é desenvolver soluções voltadas para os clientes em um ambiente de trabalho diversificado e inclusivo.
Diretor sênior de Ciência de Dados na Capital One (Remoto)
Lidere o desenvolvimento de produtos de IA agêntica e a estratégia de machine learning na Capital One. Oriente a experimentação, a governança de modelos e a direção da ciência de dados empresarial.
Descrição
- Colabore com engenheiros de software, pesquisadores renomados e arquitetos de soluções para embasar decisões por meio de modelagem
- Estabeleça um estado-alvo centrado em simplicidade, tecnologias digitais, hospedagem em nuvem e software de código aberto
- Traduza sistemas de modelagem complexos e interconectados para líderes empresariais seniores, abrangendo estratégia, aplicações e riscos de modelos
- Avalie, questione e defenda sistemas avançados de tomada de decisão junto a partes interessadas internas e regulatórias
- Lidere o desenvolvimento de modelos de machine learning, desde o design e treinamento até a avaliação, validação e implementação
- Supervisione modelos de referência e modelos challengers para testar sob estresse decisões críticas de modelagem
- Crie modelos e soluções de IA/ML para produtos de IA agêntica
- Desenvolva experimentos, testes A/B e telemetria de modelos, convertendo os resultados em estratégia de IA e orientação para líderes da alta administração
Requisitos
- Bacharelado em uma área quantitativa e 11 anos de experiência em análise de dados; ou mestrado/MBA com concentração quantitativa e 9 anos; ou doutorado quantitativo e 6 anos
- Ter ou estar cursando o diploma exigido, com conclusão prevista até a data de início programada
- Pelo menos 6 anos de experiência usando linguagens de programação de código aberto para análise de dados em larga escala
- Pelo menos 6 anos de experiência em machine learning
- Pelo menos 6 anos de experiência trabalhando com bancos de dados relacionais
- Experiência prática no desenvolvimento de soluções de ciência de dados com ferramentas de código aberto e plataformas de computação em nuvem
- Experiência no desenvolvimento, na validação e no backtesting de modelos
- Experiência com clustering, classificação, análise de sentimentos, séries temporais e deep learning
- Preferencial: doutorado em STEM e 5 anos de experiência em análise de dados
- Preferencial: pelo menos 6 anos de experiência usando Python, Scala ou R para análise de dados em larga escala
- Preferencial: pelo menos 6 anos de experiência em machine learning
- Preferencial: pelo menos 2 anos de experiência com AWS
- Preferencial: pelo menos 6 anos de experiência com padrões arquiteturais complexos, incluindo SOA, APIs, microsserviços e fluxos de eventos
- Preferencial: pelo menos 6 anos de experiência em DevOps ou DevSecOps com ferramentas de CI/CD, incluindo Jenkins, Artifactory, Chef, Ansible, AWS CloudFormation, GitHub e Sonar
Benefícios
- Remuneração variável baseada no desempenho, podendo incluir bônus em dinheiro e/ou incentivos de longo prazo
- Ampla oferta competitiva e inclusiva de benefícios de saúde, financeiros e outros, desenvolvida para apoiar o bem-estar integral
- O patrocínio de autorização de trabalho poderá ser considerado para novos candidatos qualificados
- Opção de trabalho remoto