Manager, Data Scientist - Card Risk

Ubicación: Center 1 (19052), McLean, Virginia, Estados Unidos de América

Sobre Nosotros

Los datos están en el centro de todo lo que hacemos en Capital One. Desde nuestros humildes comienzos como una startup que revolucionó la industria de las tarjetas de crédito en 1988 hasta nuestro estado actual como una compañía de Fortune 200, nuestra pasión por los datos nos ha llevado a ser líderes en la toma de decisiones basadas en datos. Hemos evolucionado continuamente, ahora utilizando las últimas tecnologías de computación y aprendizaje automático para gestionar miles de millones de registros de clientes y crear soluciones financieras personalizadas.

Descripción del Equipo

Como parte del equipo de Datos de Riesgo de Tarjetas, colaborarás con la organización de Riesgo de Tarjetas para desarrollar soluciones de aprendizaje automático. Descubrirás ideas accionables a partir de grandes conjuntos de datos no estructurados y trabajarás con varios equipos en toda la empresa para asegurarte de que nuestra compañía permanezca bien gestionada y rentable.

Descripción del Rol

En este rol, tú:

• Desarrollarás soluciones de ciencia de datos innovadoras de extremo a extremo para resolver desafíos empresariales y acelerar la adopción por parte de los interesados.
• Colaborarás con analistas de datos, profesionales del riesgo, ingenieros de software y gerentes de productos para gestionar riesgos y tomar decisiones informadas.
• Utilizarás un amplio conjunto de tecnologías, incluidas Python, Conda, Flask, Dash, Hugging Face, LangChain, AWS, H2O y Spark, para extraer ideas de grandes cantidades de datos numéricos y textuales.
• Construirás modelos de aprendizaje automático y NLP, desde el diseño hasta la implementación, asegurando escalabilidad y alto rendimiento.
• Crearás y gestionarás pipelines de datos y validarás marcos y pruebas de calidad.
• Explorarás nuevas tecnologías para mejorar la gestión de datos, el desarrollo de modelos y los productos ML empresariales.
• Traducirás efectivamente trabajos complejos de ciencia de datos en objetivos empresariales tangibles.

Candidato Ideal

El candidato ideal es:

• Innovador/a: Investiga y evalúa continuamente tecnologías emergentes y busca oportunidades para aplicarlas.
• Creativo/a: Se destaca en definir y resolver grandes problemas no definidos y se siente cómodo compartiendo nuevas ideas.
• Técnico/a: Competente con lenguajes de código abierto y apasionado por desarrollarse más, con experiencia práctica en el desarrollo de soluciones de ciencia de datos.
• Colaborativo/a y Comunicativo/a: Capaz de articular conocimientos y estrategias de datos a una audiencia diversa.
• Mentalidad estadística: Con experiencia en la construcción, validación y back testing de modelos, con conocimientos en clustering, clasificación, análisis de sentimientos, series temporales y aprendizaje profundo.
• Experto/a en datos: Hábil en recuperar, combinar y analizar datos de diversas fuentes y estructuras.

Requisitos Básicos

Actualmente posee, o está en el proceso de obtener:

• Título de licenciatura con 6 años de experiencia en análisis de datos, o
• Título de maestría con 4 años de experiencia en análisis de datos, o
• PhD con 1 año de experiencia en análisis de datos, con la expectativa de que el título se obtendrá en o antes de la fecha de inicio programada

Adicionalmente:

• Al menos 2 años de experiencia en lenguajes de programación de código abierto para análisis de datos a gran escala
• Al menos 2 años de experiencia en aprendizaje automático
• Al menos 2 años de experiencia con bases de datos relacionales

Requisitos Preferidos

• PhD en un campo STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas) con 3 años de experiencia en análisis de datos
• Al menos 1 año de experiencia trabajando con AWS
• Al menos 4 años de experiencia en Python