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.
Старший менеджер по data science — отдел управления модельными рисками, работа в офисе в Чикаго
Руководите аналитикой модельных рисков для моделей кредитного скоринга Capital One. Применяйте машинное обучение, статистическое управление и анализ крупных финансовых массивов данных для повышения эффективности моделей и качества решений.
Описание
- Защищайте компанию от сбоев моделей и одновременно находите возможности для улучшения решений на основе моделей.
- Проверяйте модели, поддерживающие андеррайтинг кредитных карт Capital One, и осуществляйте надзор за ними.
- Применяйте методы моделирования, статистики, мониторинга и аналитики для управления моделями data science и улучшения бизнес-результатов.
- Сотрудничайте с специалистами по data science, инженерами-программистами и менеджерами по продукту, создавая продукты, ориентированные на клиентов.
- Используйте Python, Conda, AWS, H2O, Spark и связанные технологии для анализа больших объёмов числовых и текстовых данных.
- Разрабатывайте модели машинного обучения — от первоначального проектирования до обучения, оценки, валидации и внедрения.
- Преобразуйте сложную техническую работу в чёткие и измеримые бизнес-цели.
- Исследуйте новые технологии и применяйте передовые методы для решения задач модельных рисков и data science.
Требования
- Иметь требуемое количественное образование или обучаться по такой программе с завершением к запланированной дате начала работы.
- Иметь степень бакалавра в количественной области и 7 лет опыта в аналитике данных; степень магистра или MBA с количественной специализацией и 5 лет опыта; либо степень PhD в количественной области и 2 года опыта.
- Иметь не менее 2 лет опыта использования языков программирования с открытым исходным кодом для анализа данных в больших масштабах.
- Иметь не менее 2 лет опыта в машинном обучении.
- Иметь не менее 2 лет опыта работы с реляционными базами данных.
- Иметь практический опыт разработки решений в области data science с использованием инструментов с открытым исходным кодом и облачных платформ.
- Иметь опыт построения, валидации и бэктестинга моделей.
- Иметь опыт кластеризации, классификации, анализа тональности, анализа временных рядов и глубокого обучения.
- Уметь извлекать, объединять и анализировать данные из разнообразных источников и структур.
- Capital One рассмотрит возможность спонсирования разрешения на работу для квалифицированного нового кандидата.
- Желательно: степень PhD в области STEM и 4 года опыта в аналитике данных.
- Желательно: не менее 1 года опыта работы с AWS.
- Желательно: не менее 1 года опыта управления сотрудниками.
- Желательно: не менее 5 лет использования Python, Scala или R для анализа данных в больших масштабах.
- Желательно: не менее 5 лет опыта в машинном обучении.
Преимущества
- Компенсация по результатам работы может включать денежные премии и/или долгосрочные поощрения.
- Комплексные и конкурентоспособные медицинские, финансовые и другие льготы поддерживают общее благополучие сотрудников.
- Кандидатам, которым это необходимо, предоставляются разумные приспособления.