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。
高级数据工程师 - Capital One，McLean
为 Capital One 在 McLean 的现场岗位构建安全、可扩展的云端数据平台和数据管道，服务于金融服务系统。使用 Python、Spark、SQL、Databricks 和 Snowflake，参与现代数据架构与工程项目。
描述
- 与敏捷团队合作，设计、开发、测试、实施和维护技术解决方案
- 指导开发人员、数据分析师和数据科学家开展机器学习、分布式微服务、湖仓架构和全栈系统相关工作
- 使用 Python、Spark、开源关系型和 NoSQL 数据库，以及 Databricks、Snowflake 等云数据仓库
- 跟踪数据工程发展趋势，评估新兴技术，参与技术社区，并指导数据专业人员
- 与产品经理和软件工程师合作，交付云优先的数据能力
- 独立设计、构建和推出云端数据应用与解决方案
- 建立并应用数据工程模式，提升代码质量、可维护性和复用性
- 向内部和外部利益相关者解释技术概念和数据结果
- 创建可扩展、弹性强且运营高效的数据平台和数据管道
- 应用加密、细粒度访问控制及其他数据安全标准，以支持隐私合规
任职要求
- 拥有计算机科学或相关定量学科的学士学位或更高学历，例如统计学、经济学、运筹学、分析学、数学或工程学
- 至少四年应用开发经验，不包括实习经历
- 至少两年分布式数据工作经验
- 至少两年 SQL 使用经验
- 至少两年 Python、Java 或 Scala 使用经验
- 至少两年设计和开发数据管道的经验
- 至少一年使用关系型和非关系型数据库进行数据建模及端到端解决方案设计的经验
- 优先考虑：使用 Python、SQL、Scala 或 Java 进行七年或以上应用开发经验
- 优先考虑：在 AWS、Microsoft Azure 或 Google Cloud 中设计、部署和运营数据工作负载四年或以上
- 优先考虑：使用 EMR、Spark、Glue 或 Databricks 构建或支持分布式数据或计算工作负载四年或以上
- 优先考虑：设计、实施和运营实时或流式数据管道四年或以上
- 优先考虑：使用 Monte Carlo、Splunk、Airflow 或 Dagster 等数据可观测性或编排工具两年或以上
- 优先考虑：在 MongoDB、Cassandra 或 DynamoDB 中处理非结构化或半结构化数据四年或以上
- 优先考虑：设计和支持 Snowflake 或 Redshift 等数据仓库四年或以上
- 优先考虑：在敏捷开发环境中工作两年或以上
- 优先考虑：开发可复用、以用户为中心的数据产品两年或以上；Capital One 不会为新的就业授权申请人提供担保，也不会为该职位提供与移民相关的支持。
- 福利待遇
福利待遇
- 基于绩效的激励性薪酬可能包括现金奖金和/或长期激励
- 全面且具有竞争力的医疗、财务及其他福利待遇，支持员工整体福祉
- 可为残障申请人提供合理便利方面的协助