Capital One; kredi kartları, taşıt kredileri, bankacılık ve tasarruf ürünleri sunan bir finansal hizmetler ve finansal teknoloji şirketidir. Şirketin çalışmaları, müşterilerin paralarını yönetme biçimini geliştirmek için finans uzmanlığını teknoloji ve dijital araçlarla birleştirir. Şirketin kariyer odakları arasında, çeşitliliğe ve kapsayıcılığa değer veren bir iş gücü içinde müşteri odaklı çözümler geliştirmek yer alır.
Kıdemli Makine Öğrenimi Mühendisi San Jose Ofiste
Capital One’da üretim makine öğrenimi modelleri, veri işlem hatları ve bulut altyapıları oluşturup işletin. Ölçeklenebilir, yönetişimi sağlanmış ve açıklanabilir makine öğrenimi çözümleriyle yapay zekâ yeteneklerinin ilerlemesine katkıda bulunun.
Açıklama
- Pratik iş uygulamaları için makine öğrenimi modelleri ve bileşenleri tasarlayın, geliştirin ve kullanıma sunun
- Ürün ve Veri Bilimi ekipleriyle iş birliği yapın
- Modelleme yöntemleri, veriler, özellik seçimi, eğitim, ayarlama, boyutluluk, yanlılık ve varyans ile doğrulama yöntemlerini kullanarak makine öğrenimi altyapısı kararlarına yön verin
- Uygulama kodu yazın ve test edin
- Makine öğrenimi modelleri geliştirin ve doğrulayın
- Test ve dağıtım iş akışlarını otomatikleştirin
- Büyük veri ve makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek ve iyileştirmek için farklı işlevlerden oluşan Çevik bir ekiple çalışın
- Üretimde çalışan modelleri yeniden eğitin, yönetin ve izleyin
- Optimize edilmiş makine öğrenimi modellerini geniş ölçekte sunmak için bulut mimarilerini, teknolojilerini ve platformlarını kullanın veya geliştirin
- Makine öğrenimi modellerini besleyen optimize edilmiş veri işlem hatları oluşturun
- Otomatik test ve izleme dâhil olmak üzere sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım uygulamalarını kullanın
- Disiplinli kod yönetimini, model riski yönetişimini ve Sorumlu ve Açıklanabilir Yapay Zekâ uygulamalarını sürdürün
- Python, Scala veya Java gibi dillerde programlama yapın
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, makine öğrenimi veya ilgili nicel bir alanda lisans veya daha yüksek derece
- Python, Java, Golang veya C++ ile en az dört yıllık programlama deneyimi
- PyTorch veya TensorFlow, Pandas, NumPy ve Scikit-learn ile en az dört yıllık makine öğrenimi deneyimi
- Yapay zekâ ve makine öğrenimi veri hazırlığı için Spark ve Ray gibi büyük ölçekli dağıtık sistemleri kullanma ve işletme konusunda en az dört yıllık deneyim
- Makine öğrenimi çözümlerini üretime alma ve işletme konusunda en az iki yıllık deneyim
- AWS, GCP veya Azure ile bulutta üretim hizmetlerini çalıştırma konusunda en az iki yıllık deneyim
- Büyük ölçekli kapsayıcılı makine öğrenimi yazılım sistemlerini yönetmek için Kubernetes kullanma konusunda en az iki yıllık deneyim
- Yeni istihdam için çalışma izni sponsorluğu ve göçmenlikle ilgili destek sağlanmamaktadır
- Tercihen bilgisayar bilimi, elektrik mühendisliği, matematik veya ilgili bir alanda yüksek lisans ya da doktora derecesi
- Tercihen makine öğrenimi algoritmalarını, yapılandırmalarını ve altyapısını optimize etme konusunda üç veya daha fazla yıllık deneyim
- Tercihen kaynak kontrolü, test, kod incelemeleri ve sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım gibi yazılım geliştirme uygulamalarını hayata geçirme konusunda üç veya daha fazla yıllık deneyim
- Tercihen üretim öncesi testler, gelişmiş dağıtım yöntemleri, izleme, alarmlar ve olay müdahale planlarıyla dayanıklı yazılımlar geliştirme konusunda üç veya daha fazla yıllık deneyim
- Tercihen makine öğrenimi teknikleri, model türleri, mimariler, eğitim kavramları ve model değerlendirmesiyle çalışma konusunda üç veya daha fazla yıllık deneyim
- Tercihen makine öğrenimi modellerini eğitmek ve değerlendirmek için üretime hazır veri işlem hatları tasarlama, uygulama ve ölçeklendirme konusunda üç veya daha fazla yıllık deneyim
- Tercihen sektör uygulamalarını, kalıplarını ve otomasyonunu kullanarak makine öğrenimi çözümleri için teknik liderlik yapma konusunda bir veya daha fazla yıllık deneyim
- Tercihen bir makine öğrenimi tekniği, modeli veya kavram kanıtı hakkında bir makalenin yazarı ya da ortak yazarı olma
Yan Haklar
- Performansa dayalı teşvik ödemeleri nakit primleri ve/veya uzun vadeli teşvikleri içerebilir
- Kapsamlı, rekabetçi ve kapsayıcı sağlık, finansal ve diğer yan haklar genel refahı destekler
- Bunlara ihtiyaç duyan başvuru sahipleri için makul düzenlemeler sağlanır