Capital One — компания в сфере финансовых услуг и финтеха, предлагающая кредитные карты, автокредиты, банковские продукты и сберегательные решения. В её работе финансовая экспертиза сочетается с технологиями и цифровыми инструментами, чтобы совершенствовать управление деньгами для клиентов. Компания уделяет особое внимание созданию решений, ориентированных на клиентов, и развитию разнообразной и инклюзивной рабочей среды.
Директор по науке о данных: клиентский опыт и опыт разработчиков
Возглавляйте инициативы в области науки о данных в Capital One и разрабатывайте продукты на основе машинного обучения и аналитики для более чем 100 миллионов банковских клиентов. Работайте с командами разработки и продуктами, используя облачные данные в крупном масштабе.
Описание
- Работайте с учёными по данным, инженерами-программистами и менеджерами продуктов над созданием продуктов, ориентированных на клиентов.
- Используйте Python, Conda, AWS, H2O, Spark и другие инструменты, чтобы находить закономерности в больших объёмах числовых и текстовых данных.
- Проектируйте, обучайте, оценивайте, проверяйте и внедряйте модели машинного обучения.
- Связывайте сложные задачи в области науки о данных с конкретными бизнес-целями.
- Изучайте новые технологии и оценивайте существующие методы.
- Критически оценивайте текущие подходы и вместе с заинтересованными сторонами совершенствуйте их.
- Развивайте таланты в команде и во всей организации.
- Получайте, объединяйте и анализируйте данные из разных источников и форматов.
Требования
- Степень бакалавра и 9 лет опыта в аналитике данных, степень магистра и 7 лет опыта или степень PhD и 4 года опыта.
- Не менее 4 лет опыта анализа данных в крупном масштабе с использованием языков программирования с открытым исходным кодом.
- Не менее 4 лет опыта в машинном обучении.
- Не менее 4 лет опыта работы с реляционными базами данных.
- Практический опыт разработки решений в области науки о данных с использованием инструментов с открытым исходным кодом и облачных платформ.
- Опыт работы с кластеризацией, классификацией, анализом тональности, временными рядами и глубоким обучением.
- Опыт получения, объединения и анализа данных из разных источников и форматов.
- Предпочтительно: степень PhD в области STEM и 5 лет опыта в аналитике данных.
- Предпочтительно: не менее 1 года опыта работы с AWS.
- Предпочтительно: не менее 3 лет опыта управления сотрудниками.
- Предпочтительно: не менее 5 лет опыта анализа данных в крупном масштабе с использованием Python, Scala или R.
- Предпочтительно: не менее 5 лет опыта в машинном обучении.
Преимущества
- Вознаграждение по результатам работы, которое может включать денежные премии или долгосрочные стимулы.
- Широкий конкурентоспособный пакет льгот, охватывающий здоровье, финансы и общее благополучие.
- Для подходящих новых кандидатов может рассматриваться спонсорство разрешения на работу.