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 инженер по машинному обучению, Сан-Хосе, работа в офисе
Разрабатывайте и эксплуатируйте производственные модели машинного обучения, конвейеры данных и облачную инфраструктуру в Capital One. Помогайте развивать возможности ИИ с помощью масштабируемых, управляемых и объяснимых решений машинного обучения.
Описание
- Проектировать, создавать и внедрять модели и компоненты машинного обучения для практических бизнес-задач
- Сотрудничать с командами разработки продукта и анализа данных
- Участвовать в принятии решений по инфраструктуре машинного обучения, используя методы моделирования, данные, отбор признаков, обучение, настройку, снижение размерности, анализ смещения и дисперсии, а также валидацию
- Писать и тестировать код приложений
- Разрабатывать и валидировать модели машинного обучения
- Автоматизировать процессы тестирования и развертывания
- Работать в кросс-функциональной Agile-команде над созданием и улучшением приложений для работы с большими данными и машинным обучением
- Переобучать, обслуживать и контролировать модели, работающие в промышленной среде
- Использовать или разрабатывать облачные архитектуры, технологии и платформы для масштабной поставки оптимизированных моделей машинного обучения
- Создавать оптимизированные конвейеры данных, обеспечивающие работу моделей машинного обучения
- Применять практики непрерывной интеграции и непрерывной поставки, включая автоматизированное тестирование и мониторинг
- Поддерживать дисциплинированное управление кодом, управление рисками моделей, а также практики ответственного и объяснимого ИИ
- Программировать на таких языках, как Python, Scala или Java
Требования
- Степень бакалавра или выше в области компьютерных наук, машинного обучения или смежной количественной дисциплины
- Не менее четырех лет опыта программирования на Python, Java, Golang или C++
- Не менее четырех лет опыта работы с машинным обучением, включая PyTorch или TensorFlow, Pandas, NumPy и Scikit-learn
- Не менее четырех лет опыта использования и эксплуатации крупномасштабных распределенных систем, таких как Spark и Ray, для подготовки данных для ИИ и машинного обучения
- Не менее двух лет опыта развертывания и эксплуатации решений машинного обучения в промышленной среде
- Не менее двух лет опыта эксплуатации производственных сервисов в облаке с AWS, GCP или Azure
- Не менее двух лет опыта использования Kubernetes для управления крупномасштабными контейнеризированными программными системами машинного обучения
- Спонсорство нового разрешения на работу и поддержка по иммиграционным вопросам не предоставляются
- Желательно наличие степени магистра или доктора в области компьютерных наук, электротехники, математики или смежной области
- Желательно не менее трех лет опыта оптимизации алгоритмов машинного обучения, конфигураций и инфраструктуры
- Желательно не менее трех лет опыта применения практик разработки программного обеспечения, таких как контроль версий, тестирование, проверка кода и CI/CD
- Желательно не менее трех лет опыта создания отказоустойчивого программного обеспечения с предпродакшн-тестированием, современными методами развертывания, мониторингом, оповещениями и планами реагирования на инциденты
- Желательно не менее трех лет опыта работы с методами машинного обучения, типами и архитектурами моделей, концепциями обучения и оценкой моделей
- Желательно не менее трех лет опыта проектирования, реализации и масштабирования готовых к промышленной эксплуатации конвейеров данных для обучения и оценки моделей машинного обучения
- Желательно не менее одного года опыта работы техническим руководителем решений машинного обучения с использованием отраслевых практик, шаблонов и автоматизации
- Желательно наличие авторства или соавторства статьи о методе, модели или подтверждении концепции в области машинного обучения
Преимущества
- Компенсация по результатам работы может включать денежные бонусы и/или долгосрочные стимулы
- Комплексные, конкурентоспособные и инклюзивные медицинские, финансовые и другие льготы поддерживают общее благополучие
- Для соискателей, которым они необходимы, предоставляются разумные условия