Capital One — компанія у сфері фінансових послуг і фінтеху, що пропонує кредитні картки, автокредити, банківські продукти та ощадні рішення. Її робота поєднує фінансову експертизу з технологіями й цифровими інструментами, щоб покращувати способи управління коштами для клієнтів. Компанія зосереджується на створенні рішень, орієнтованих на клієнтів, у різноманітному та інклюзивному робочому середовищі.
Інженер з машинного навчання Capital One — робота в офісі
Створюйте та експлуатуйте промислові системи машинного навчання в Capital One. Працюйте з моделями, хмарною інфраструктурою, конвеєрами даних і відповідальними застосунками ШІ.
Опис
- Створювати та впроваджувати моделі й компоненти машинного навчання для розв’язання практичних бізнес-завдань
- Співпрацювати з командами продукту та Data Science протягом усього процесу розробки
- Визначати рішення щодо інфраструктури машинного навчання, використовуючи методи моделювання, вибір даних і ознак, навчання, налаштування, зменшення розмірності, аналіз зміщення та дисперсії, а також валідацію
- Розробляти й тестувати код застосунків, перевіряти моделі машинного навчання та автоматизувати процеси тестування і розгортання
- Працювати в кросфункціональних Agile-командах над створенням і вдосконаленням застосунків для роботи з великими даними та машинного навчання
- Перенавчати, обслуговувати й моніторити моделі, що працюють у промисловому середовищі
- Використовувати або створювати хмарні архітектури, платформи й технології для ефективної роботи моделей машинного навчання у великому масштабі
- Створювати оптимізовані конвеєри даних, які постачають дані моделям машинного навчання
- Впроваджувати практики безперервної інтеграції та доставки з автоматизованим тестуванням і моніторингом
- Підтримувати код, який обмежує вразливості та забезпечує управління моделями, а також відповідальний і зрозумілий ШІ
- Програмувати такими мовами, як Python, Scala або Java
Вимоги
- Ступінь бакалавра або вищий ступінь у галузі комп’ютерних наук, машинного навчання чи суміжної кількісної дисципліни
- Щонайменше чотири роки досвіду програмування на Python, Java, Golang або C++
- Щонайменше чотири роки досвіду роботи з машинним навчанням із використанням PyTorch або TensorFlow та бібліотек, таких як Pandas, NumPy і Scikit-learn
- Щонайменше чотири роки досвіду використання й експлуатації великомасштабних розподілених систем, зокрема Spark або Ray, для підготовки даних для ШІ чи машинного навчання
- Щонайменше два роки досвіду розгортання та експлуатації рішень машинного навчання у промисловому середовищі, а також промислових хмарних сервісів AWS, GCP або Azure
- Щонайменше два роки досвіду використання Kubernetes для керування великомасштабними контейнеризованими програмними системами машинного навчання
- Нове спонсорство дозволу на працевлаштування та підтримка з імміграційних питань не надаються
- Бажано мати ступінь магістра або доктора в галузі комп’ютерних наук, електротехніки, математики чи суміжній галузі
- Бажано щонайменше три роки досвіду оптимізації алгоритмів, конфігурацій та інфраструктури машинного навчання
- Бажано щонайменше три роки застосування практик розробки програмного забезпечення, таких як контроль версій, тестування, перевірка коду та CI/CD
- Бажано щонайменше три роки створення відмовостійкого програмного забезпечення з передвиробничим тестуванням, розширеними методами розгортання, моніторингом, сповіщеннями та плануванням реагування на інциденти
- Бажано щонайменше три роки роботи з методами машинного навчання, типами й архітектурами моделей, концепціями навчання та методами оцінювання
- Бажано щонайменше три роки проєктування, реалізації та масштабування готових до використання конвеєрів даних для навчання й оцінювання моделей машинного навчання
- Бажано щонайменше один рік роботи технічним керівником рішень машинного навчання
- Бажано бути автором або співавтором статті про метод, модель чи підтвердження концепції в галузі машинного навчання
Переваги
- Компенсація за результатами роботи може включати грошові бонуси та/або довгострокові стимули
- Комплексні, конкурентоспроможні та інклюзивні медичні, фінансові й інші пільги, розроблені для підтримки загального добробуту
- Роботодавець дотримується принципу рівних можливостей і недискримінації
- Для кандидатів, яким вони потрібні, доступні розумні умови адаптації