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.
Старший інженер з машинного навчання, Сан-Хосе, робота в офісі
Розробляйте та експлуатуйте виробничі моделі машинного навчання, конвеєри даних і хмарну інфраструктуру в Capital One. Допомагайте розвивати можливості ШІ за допомогою масштабованих, керованих і пояснюваних рішень машинного навчання.
Опис
- Проєктувати, створювати та впроваджувати моделі й компоненти машинного навчання для практичних бізнес-завдань
- Співпрацювати з командами розробки продукту та аналізу даних
- Брати участь у прийнятті рішень щодо інфраструктури машинного навчання, використовуючи методи моделювання, дані, відбір ознак, навчання, налаштування, зменшення розмірності, аналіз зміщення та дисперсії, а також валідацію
- Писати й тестувати код застосунків
- Розробляти та валідовувати моделі машинного навчання
- Автоматизувати процеси тестування та розгортання
- Працювати в кросфункціональній Agile-команді над створенням і вдосконаленням застосунків для роботи з великими даними та машинним навчанням
- Перенавчати, обслуговувати й контролювати моделі, що працюють у промисловому середовищі
- Використовувати або розробляти хмарні архітектури, технології та платформи для масштабного постачання оптимізованих моделей машинного навчання
- Створювати оптимізовані конвеєри даних, що забезпечують роботу моделей машинного навчання
- Застосовувати практики безперервної інтеграції та безперервної доставки, зокрема автоматизоване тестування й моніторинг
- Підтримувати дисципліноване керування кодом, управління ризиками моделей, а також практики відповідального та пояснюваного ШІ
- Програмувати такими мовами, як Python, Scala або Java
Вимоги
- Ступінь бакалавра або вища освіта в 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, зокрема з PyTorch або TensorFlow, Pandas, NumPy та Scikit-learn
- Щонайменше чотири роки досвіду використання та експлуатації великомасштабних розподілених систем, таких як Spark і Ray, для підготовки даних для ШІ та машинного навчання
- Щонайменше два роки досвіду розгортання та експлуатації рішень машинного навчання у промисловому середовищі
- Щонайменше два роки досвіду експлуатації виробничих сервісів у хмарі з AWS, GCP або Azure
- Щонайменше два роки досвіду використання Kubernetes для керування великомасштабними контейнеризованими програмними системами машинного навчання
- Спонсорство нового 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 машинного навчання, конфігурацій та інфраструктури
- Бажано щонайменше три роки досвіду застосування практик розробки програмного забезпечення, таких як контроль версій, тестування, перевірка коду та CI/CD
- Бажано щонайменше три роки досвіду створення відмовостійкого програмного забезпечення з передпромисловим тестуванням, сучасними методами розгортання, моніторингом, сповіщеннями та планами реагування на інциденти
- Бажано щонайменше три роки досвіду роботи з методами машинного навчання, типами й архітектурами моделей, концепціями навчання та оцінюванням моделей
- Бажано щонайменше три роки досвіду проєктування, реалізації та масштабування готових до промислової експлуатації конвеєрів даних для навчання й оцінювання моделей машинного навчання
- Бажано щонайменше один рік досвіду роботи технічним керівником рішень машинного навчання із застосуванням галузевих практик, шаблонів та автоматизації
- Бажано мати авторство або співавторство 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 підтримують загальне благополуччя
- Для кандидатів, яким вони потрібні, надаються розумні умови