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Capital One
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Patrocinador de visto H1BFinançasFintechSetor bancário
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.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) sênior de machine learning presencial em San José

Desenvolva e opere modelos de machine learning em produção, pipelines de dados e infraestrutura em nuvem na Capital One. Ajude a avançar as capacidades de IA por meio de soluções de ML escaláveis, governadas e explicáveis.

USEstados UnidosCACalifórniaMAMassachusettsNYNova YorkVAVirgínia
$ 197.300 – $ 245.600 / ano
PresencialTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
AWSAzureC++GoGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesNumpyNuvemPandasPythonPyTorchRayScalaScikit-LearnSistemas distribuídosSparkTensorFlow

Descrição

  • Projetar, desenvolver e entregar modelos e componentes de machine learning para aplicações empresariais práticas
  • Colaborar com as equipes de Produto e Ciência de Dados
  • Orientar decisões sobre infraestrutura de ML usando métodos de modelagem, dados, seleção de atributos, treinamento, ajuste, dimensionalidade, viés e variância, e validação
  • Escrever e testar código de aplicações
  • Desenvolver e validar modelos de machine learning
  • Automatizar fluxos de trabalho de testes e implantação
  • Trabalhar com uma equipe multifuncional Agile para desenvolver e aprimorar aplicações de big data e ML
  • Retreinar, manter e monitorar modelos em produção
  • Usar ou desenvolver arquiteturas, tecnologias e plataformas de nuvem para entregar modelos de ML otimizados em escala
  • Criar pipelines de dados otimizados que abasteçam os modelos de machine learning
  • Aplicar práticas de integração contínua e entrega contínua, incluindo testes e monitoramento automatizados
  • Manter uma gestão disciplinada de código, governança de riscos de modelos e práticas de IA responsável e explicável
  • Programar em linguagens como Python, Scala ou Java

Requisitos

  • Bacharelado ou grau superior em ciência da computação, machine learning ou área quantitativa relacionada
  • Pelo menos quatro anos de experiência em programação com Python, Java, Golang ou C++
  • Pelo menos quatro anos de experiência em machine learning com PyTorch ou TensorFlow, Pandas, NumPy e Scikit-learn
  • Pelo menos quatro anos de experiência usando e operando sistemas distribuídos de grande escala, como Spark e Ray, para preparação de dados de IA/ML
  • Pelo menos dois anos de experiência implantando e operando soluções de machine learning em produção
  • Pelo menos dois anos de experiência executando serviços de produção na nuvem com AWS, GCP ou Azure
  • Pelo menos dois anos de experiência usando Kubernetes para gerenciar sistemas de software de ML conteinerizados em grande escala
  • Não há patrocínio para novas autorizações de trabalho nem suporte relacionado à imigração
  • Preferencial: mestrado ou doutorado em ciência da computação, engenharia elétrica, matemática ou área relacionada
  • Preferencial: três ou mais anos otimizando algoritmos, configurações e infraestrutura de ML
  • Preferencial: três ou mais anos aplicando práticas de desenvolvimento de software, como controle de versão, testes, revisões de código e CI/CD
  • Preferencial: três ou mais anos desenvolvendo software resiliente com testes de pré-produção, métodos avançados de implantação, monitoramento, alertas e planos de resposta a incidentes
  • Preferencial: três ou mais anos trabalhando com técnicas de machine learning, tipos de modelos, arquiteturas, conceitos de treinamento e avaliação de modelos
  • Preferencial: três ou mais anos projetando, implementando e escalando pipelines de dados prontos para produção para treinar e avaliar modelos de ML
  • Preferencial: um ou mais anos atuando como líder técnico de soluções de ML usando práticas, padrões e automação do setor
  • Preferencial: autoria ou coautoria de artigo sobre uma técnica, modelo ou prova de conceito de ML

Benefícios

  • A remuneração de incentivo baseada no desempenho pode incluir bônus em dinheiro e/ou incentivos de longo prazo
  • Benefícios abrangentes, competitivos e inclusivos de saúde, financeiros e outros apoiam o bem-estar geral
  • Adaptações razoáveis estão disponíveis para candidatos que precisarem delas

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Crie interfaces de alto desempenho com Next.js para uma startup fintech que atende aos mercados financeiros. Assuma a liderança de experiências importantes de frontend e ajude a escalar produtos para milhões de usuários.

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