Ingeniero Líder en Aprendizaje Automático

Centro 1 (19052), Estados Unidos de América, McLean, Virginia

Ingeniero Principal de Aprendizaje Automático

Como Ingeniero de Aprendizaje Automático (MLE, por sus siglas en inglés) de Capital One, serás parte de un equipo ágil dedicado a poner en producción aplicaciones y sistemas de aprendizaje automático a gran escala. Participarás en el diseño técnico detallado, desarrollo e implementación de aplicaciones de aprendizaje automático utilizando plataformas tecnológicas existentes y emergentes. Te enfocarás en el diseño arquitectónico de aprendizaje automático, desarrollar y revisar el código del modelo y de la aplicación, y garantizar la alta disponibilidad y rendimiento de nuestras aplicaciones de aprendizaje automático. Tendrás la oportunidad de aprender continuamente y aplicar las últimas innovaciones y mejores prácticas en ingeniería de aprendizaje automático.

Con la organización de Decisiones de Viaje de Capital One, tendrás la oportunidad de construir modelos de aprendizaje automático que estarán en el corazón de proporcionar a nuestros clientes recomendaciones personalizadas, ofertas y experiencias de viaje.

Lo que harás en el rol: 

• El rol de MLE se superpone con muchas disciplinas, como Operaciones, Modelado e Ingeniería de Datos. En este rol, se espera que realices muchas actividades de ingeniería de ML, incluyendo una o más de las siguientes:

• Diseñar, construir y/o entregar modelos y componentes de ML que resuelven problemas empresariales del mundo real, mientras trabajas en colaboración con los equipos de producto y ciencia de datos.

• Informar tus decisiones de infraestructura de ML utilizando tu comprensión de las técnicas y problemas de modelado de ML, incluyendo la elección del modelo, datos, selección de características, entrenamiento del modelo, ajuste de hiperparámetros, dimensionalidad, sesgo/varianza, y validación).

• Resolver problemas complejos escribiendo y probando código de aplicación, desarrollando y validando modelos de ML, y automatizando pruebas y despliegues.

• Colaborar como parte de un equipo ágil para crear y mejorar software que habilita aplicaciones de big data y ML de última generación.

• Volver a entrenar, mantener y supervisar modelos en producción.

• Aprovechar o construir arquitecturas basadas en la nube, tecnologías y/o plataformas para entregar modelos de ML optimizados a gran escala.

• Construir tuberías de datos optimizadas para alimentar modelos de ML.

• Aprovechar las mejores prácticas de integración continua y despliegue continuo, incluyendo la automatización de pruebas y supervisión, para asegurar el éxito del despliegue de modelos de ML y código de aplicación.

• Asegurar que todo el código esté bien gestionado para reducir vulnerabilidades, que los modelos estén bien gobernados desde una perspectiva de riesgo, y que el ML siga las mejores prácticas en IA Responsable y Explicativa.

• Utilizar lenguajes de programación como Python, Scala o Java.

Calificaciones básicas:

• Título de licenciatura

• Al menos 6 años de experiencia diseñando y construyendo soluciones intensivas en datos utilizando computación distribuida (la experiencia de pasantía no se aplica)

• Al menos 4 años de experiencia programando con Python, Scala o Java

• Al menos 2 años de experiencia construyendo, escalando y optimizando sistemas de ML

 

Calificaciones preferidas:

• Maestría o doctorado en ciencias de la computación, ingeniería eléctrica, matemáticas o un campo similar

• 3+ años de experiencia construyendo tuberías de datos listas para producción que alimentan modelos de ML

• 3+ años de experiencia en el trabajo con un marco de ML reconocido por la industria como scikit-learn, PyTorch, Dask, Spark o TensorFlow

• 2+ años de experiencia desarrollando código resistente, eficiente y fácil de mantener

• 2+ años de experiencia con la recopilación y preparación de datos para modelos de ML

• 1+ años de experiencia liderando equipos que desarrollan soluciones de ML utilizando las mejores prácticas de la industria, patrones y automatización

• Experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones de ML en la nube pública como AWS, Azure o Google Cloud Platform

• Experiencia en el diseño, implementación y escalado de tuberías de datos complejas para modelos de ML y evaluación de su rendimiento

• Impacto en la industria de ML a través de presentaciones en conferencias, artículos, publicaciones de blogs, contribuciones de código abierto o patentes

 

En este momento, Capital One no patrocinará a un nuevo solicitante para autorización de empleo para este puesto.

Los salarios anuales a tiempo completo mínimos y máximos para este rol se enumeran a continuación, por ubicación. Tenga en cuenta que esta información sobre salarios es únicamente para los candidatos contratados para trabajar dentro de una de estas ubicaciones, y se refiere a la cantidad que Capital One está dispuesto a pagar en el momento de esta publicación. Los salarios para roles a tiempo parcial se prorratearán en función del número acordado de horas a trabajar regularmente.

Nueva York (Hybrid On-Site): $197,400 - $225,300 para Ingeniero Principal de Aprendizaje Automático

Los candidatos contratados para trabajar en otras ubicaciones estarán sujetos al rango de pago asociado con esa ubicación, y la cantidad de salario anualizado ofrecida a cualquier candidato en el momento de la contratación se reflejará únicamente en la carta de oferta del candidato.

Este rol también es elegible para recibir compensación por incentivos basados en el rendimiento, que puede incluir bonificaciones en efectivo y/o incentivos a largo plazo (LTI). Los incentivos podrían ser discrecionales o no discrecionales dependiendo del plan.