Capital One 是一家提供金融服务和金融科技服务的公司，业务涵盖信用卡、汽车贷款、银行业务和储蓄产品。公司将金融专业知识与技术及数字工具相结合，致力于改善客户管理资金的方式。其职业发展方向包括在多元包容的工作环境中打造以客户为导向的解决方案。
Capital One 机器学习工程师（现场办公）
在 Capital One 构建并运营生产级机器学习系统。负责模型、云基础设施、数据管道以及负责任的 AI 应用。
描述
- 构建并交付能够解决实际业务需求的机器学习模型和组件
- 在整个开发过程中与产品和数据科学团队合作
- 通过建模方法、数据与特征选择、训练、调优、降维、偏差-方差分析和验证，为机器学习基础设施的选择提供指导
- 开发和测试应用程序代码，验证机器学习模型，并自动化测试和部署工作流
- 与跨职能敏捷团队合作，构建和改进大数据及机器学习应用
- 重新训练、维护并监控运行中的生产模型
- 使用或创建云架构、平台和技术，以大规模交付高效的机器学习模型
- 构建为机器学习模型提供数据支持的优化数据管道
- 实施包含自动化测试和监控的持续集成与持续交付实践
- 维护能够降低漏洞风险并支持模型治理及负责任、可解释 AI 的代码
- 使用 Python、Scala 或 Java 等语言编程
任职要求
- 计算机科学、机器学习或相关定量学科的学士学位或更高学历
- 至少四年使用 Python、Java、Golang 或 C++ 的编程经验
- 至少四年使用 PyTorch 或 TensorFlow，以及 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn 等库的机器学习经验
- 至少四年使用和运营大规模分布式系统的经验，包括使用 Spark 或 Ray 准备 AI 或机器学习数据
- 至少两年在生产环境中部署和运营机器学习解决方案的经验，以及使用 AWS、GCP 或 Azure 生产云服务的经验
- 至少两年使用 Kubernetes 管理大规模容器化机器学习软件系统的经验
- 不提供新的就业授权担保或与移民相关的支持
- 优先考虑：计算机科学、电气工程、数学或相关领域的硕士或博士学位
- 优先考虑：三年或以上优化机器学习算法、配置和基础设施的经验
- 优先考虑：三年或以上应用源代码管理、测试、代码评审和 CI/CD 等软件开发实践的经验
- 优先考虑：三年或以上构建具有预发布测试、先进部署方法、监控、告警和事件响应规划的高可靠软件的经验
- 优先考虑：三年或以上使用机器学习技术、模型类型、架构、训练概念和评估方法的经验
- 优先考虑：三年或以上设计、实施和扩展用于训练及评估机器学习模型的生产就绪数据管道的经验
- 优先考虑：一年或以上担任机器学习解决方案技术负责人的经验
- 优先考虑：曾独立或共同撰写涵盖机器学习技术、模型或概念验证的论文
福利待遇
- 基于绩效的激励薪酬可能包括现金奖金和/或长期激励
- 全面、有竞争力且包容的健康、财务及其他福利，旨在支持整体福祉
- 致力于反歧视的机会均等雇主
- 可为有需要的申请人提供合理便利