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。
高级机器学习工程师 – Capital One，McLean现场办公
为Capital One的银行应用构建并扩展生产级机器学习系统、云平台和受治理的AI解决方案。参与模型开发、数据管道、分布式基础设施以及负责任的机器学习实践。
描述
- 与产品和数据科学合作伙伴协作，开发并交付满足业务需求的机器学习模型和组件
- 构建并扩展支持高容量模型训练和服务的多租户平台
- 凭借在建模、特征与数据选择、训练、调优、降维、偏差与方差以及验证方面的专业知识，指导机器学习基础设施选型
- 实现和测试应用代码，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，开发和改进大数据及机器学习应用
- 重新训练、维护和监控在生产环境中运行的模型
- 使用或创建能够优化大规模机器学习的云架构、技术和平台
- 构建为机器学习模型提供数据的高效数据管道
- 使用CI/CD、自动化测试和监控来支持可靠部署
- 维护严格的代码管理、风险治理以及负责任和可解释的AI实践
- 使用Python、Scala或Java等语言进行编程
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
- 至少六年使用Python、Java、Golang或C++的编程经验
- 至少六年使用PyTorch或TensorFlow、Pandas、NumPy和Scikit-learn的机器学习经验
- 至少六年使用和运维Spark或Ray等分布式系统进行AI/ML数据准备的经验
- 至少四年在AWS、GCP或Azure上部署和运维生产级机器学习解决方案及基于云的生产服务的经验
- 至少四年使用Kubernetes管理大规模容器化机器学习系统的经验
- 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：五年以上优化机器学习算法、配置和基础设施的经验
- 优先考虑：五年以上应用源代码管理、测试、代码审查和CI/CD等软件开发实践的经验
- 优先考虑：五年以上通过预生产测试、先进部署方法、监控、警报和事件响应计划构建高韧性软件的经验
- 优先考虑：五年以上从事机器学习技术、模型类型、架构、训练概念和评估的经验
- 优先考虑：五年以上设计、实现和扩展用于机器学习模型训练与评估的生产就绪数据管道的经验
- 具备清晰的沟通能力，能够向不同受众解释复杂的技术和机器学习概念
- Capital One将考虑为符合条件的新申请人赞助该职位所需的就业授权
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、具有竞争力且包容的健康、财务及其他福利，支持整体福祉
- 为有需要的申请人提供合理便利