Capital One kredit kartalari, avtomobil kreditlari, bank xizmatlari va jamg‘arma mahsulotlarini taklif qiluvchi moliyaviy xizmatlar va fintech kompaniyasidir. Kompaniya faoliyati mijozlarning mablag‘larini boshqarish usulini yaxshilash uchun moliyaviy tajribani texnologiyalar va raqamli vositalar bilan birlashtiradi. Kompaniyadagi karyera yo‘nalishlari xilma-xillik va inklyuzivlikni qadrlaydigan ishchi kuchi tarkibida mijozlarga yo‘naltirilgan yechimlar yaratishga qaratilgan.
Katta mashinaviy o‘rganish muhandisi San-Xoseda ofisda
Capital One’da ishlab chiqarishdagi mashinaviy o‘rganish modellari, ma’lumotlar konveyerlari va bulut infratuzilmasini yarating hamda boshqaring. Masshtablanadigan, boshqariladigan va tushuntiriladigan mashinaviy o‘rganish yechimlari orqali sun’iy intellekt imkoniyatlarini rivojlantirishga hissa qo‘shing.
Tavsif
- Amaliy biznes ilovalari uchun mashinaviy o‘rganish modellari va komponentlarini loyihalang, yarating va joriy eting
- Mahsulot va Ma’lumotlar fanlari jamoalari bilan hamkorlik qiling
- Modellashtirish usullari, ma’lumotlar, xususiyatlarni tanlash, o‘qitish, sozlash, o‘lchamlilik, og‘ish va dispersiya hamda validatsiyadan foydalanib, mashinaviy o‘rganish infratuzilmasi bo‘yicha qarorlarga yo‘nalish bering
- Ilova kodini yozing va sinovdan o‘tkazing
- Mashinaviy o‘rganish modellarini ishlab chiqing va validatsiyadan o‘tkazing
- Sinov va joriy etish ish jarayonlarini avtomatlashtiring
- Katta ma’lumotlar va mashinaviy o‘rganish ilovalarini yaratish hamda takomillashtirish uchun ko‘p funksiyali Agile jamoa bilan ishlang
- Ishlab chiqarishda ishlayotgan modellarni qayta o‘qiting, saqlang va kuzating
- Masshtabda optimallashtirilgan mashinaviy o‘rganish modellarini yetkazish uchun bulut arxitekturalari, texnologiyalari va platformalaridan foydalaning yoki ularni ishlab chiqing
- Mashinaviy o‘rganish modellarini ma’lumot bilan ta’minlaydigan optimallashtirilgan ma’lumotlar konveyerlarini yarating
- Avtomatlashtirilgan sinov va monitoringni o‘z ichiga olgan uzluksiz integratsiya va uzluksiz joriy etish amaliyotlarini qo‘llang
- Tartibli kod boshqaruvi, model xatari boshqaruvi hamda Mas’uliyatli va tushuntiriladigan sun’iy intellekt amaliyotlarini saqlang
- Python, Scala yoki Java kabi tillarda dasturlang
Talablar
- Kompyuter fanlari, mashinaviy o‘rganish yoki tegishli miqdoriy sohada bakalavr darajasi yoki undan yuqori daraja
- Python, Java, Golang yoki C++ dasturlash bo‘yicha kamida to‘rt yillik tajriba
- PyTorch yoki TensorFlow, Pandas, NumPy va Scikit-learn bilan mashinaviy o‘rganish bo‘yicha kamida to‘rt yillik tajriba
- AI/ML ma’lumotlarini tayyorlash uchun Spark va Ray kabi keng ko‘lamli taqsimlangan tizimlardan foydalanish va ularni boshqarish bo‘yicha kamida to‘rt yillik tajriba
- Mashinaviy o‘rganish yechimlarini ishlab chiqarishga joriy etish va boshqarish bo‘yicha kamida ikki yillik tajriba
- AWS, GCP yoki Azure bilan bulutda ishlab chiqarish xizmatlarini ishga tushirish bo‘yicha kamida ikki yillik tajriba
- Katta ko‘lamli konteynerlashtirilgan mashinaviy o‘rganish dasturiy tizimlarini boshqarish uchun Kubernetes’dan foydalanish bo‘yicha kamida ikki yillik tajriba
- Yangi ishga joylashish uchun mehnatga ruxsat homiyligi va immigratsiya bilan bog‘liq yordam mavjud emas
- Afzal: kompyuter fanlari, elektrotexnika, matematika yoki tegishli sohada magistr yoki doktorlik darajasi
- Afzal: ML algoritmlari, konfiguratsiyalari va infratuzilmasini optimallashtirish bo‘yicha uch yoki undan ko‘p yillik tajriba
- Afzal: manba kodini boshqarish, sinov, kodni ko‘rib chiqish va CI/CD kabi dasturiy ta’minot ishlab chiqish amaliyotlarini qo‘llash bo‘yicha uch yoki undan ko‘p yillik tajriba
- Afzal: ishlab chiqarishdan oldingi sinov, ilg‘or joriy etish usullari, monitoring, ogohlantirishlar va hodisalarga javob berish rejalari bilan barqaror dasturiy ta’minot yaratish bo‘yicha uch yoki undan ko‘p yillik tajriba
- Afzal: mashinaviy o‘rganish usullari, model turlari, arxitekturalar, o‘qitish tushunchalari va modelni baholash bilan ishlash bo‘yicha uch yoki undan ko‘p yillik tajriba
- Afzal: ML modellarini o‘qitish va baholash uchun ishlab chiqarishga tayyor ma’lumotlar konveyerlarini loyihalash, amalga oshirish va masshtablash bo‘yicha uch yoki undan ko‘p yillik tajriba
- Afzal: sanoat amaliyotlari, andozalari va avtomatlashtirishdan foydalangan holda ML yechimlariga texnik rahbarlik qilish bo‘yicha bir yoki undan ko‘p yillik tajriba
- Afzal: ML texnikasi, modeli yoki konsepsiya isboti haqida maqola muallifi yoki hammuallifi
Imtiyozlar
- Natijaga asoslangan rag‘batlantiruvchi kompensatsiya pul bonuslari va/yoki uzoq muddatli rag‘batlarni o‘z ichiga olishi mumkin
- Keng qamrovli, raqobatbardosh va inklyuziv tibbiy, moliyaviy hamda boshqa imtiyozlar umumiy farovonlikni qo‘llab-quvvatlaydi
- Ularga muhtoj bo‘lgan arizachilar uchun oqilona sharoitlar taqdim etiladi