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

Gerente, Científico de Datos - Riesgo de Cumplimiento

Los datos están en el centro de todo lo que hacemos. Como startup, revolucionamos la industria de las tarjetas de crédito personalizando individualmente cada oferta de tarjeta de crédito utilizando modelado estadístico y la base de datos relacional, tecnología de vanguardia en 1988. Avanzando algunos años, esta pequeña innovación y nuestra pasión por los datos nos han catapultado a ser una empresa Fortune 200 y líder mundial en toma de decisiones basadas en datos.

Como Científico de Datos en Capital One, formarás parte de un equipo que lidera la próxima ola de interrupción a una escala totalmente nueva, utilizando las últimas tecnologías en computación y aprendizaje automático y operando a través de miles de millones de registros de clientes para desbloquear las grandes oportunidades que ayudan a las personas comunes a ahorrar dinero, tiempo y sufrimiento en su vida financiera.

Descripción del Equipo

El equipo de Análisis e Innovación en Gestión de Riesgos de Cumplimiento construye los modelos de aprendizaje automático que contribuyen al programa de cumplimiento regulativo y gestión de riesgos de la organización. Este equipo juega un papel crucial en el aprovechamiento de las ideas basadas en datos para garantizar la adhesión a los estándares regulativos, la inteligencia en pruebas y la gestión de quejas. El Gerente de Ciencia de Datos de Gestión de Riesgos liderará y empoderará a este equipo en esa misión.

Descripción del Rol

En este rol, usted:

• Potenciará las pruebas de cumplimiento con las regulaciones estatales y federales utilizando técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

• Realizará análisis de datos y modelos para apoyar las pruebas de cumplimiento en diversas líneas de negocios a nivel empresarial

• Monitoreará e impulsará ideas en las quejas de los clientes corporativos y los sentimientos negativos

• Utilizará técnicas avanzadas de ciencia de datos, incluyendo NLP y OCR para mejorar los procesos de cumplimiento y gestión de riesgos

• Colaborará con un equipo multi-funcional de científicos de datos, ingenieros de software y gerentes de producto para ofrecer un producto que los clientes amen

• Aprovechará una amplia variedad de tecnologías — Python, Conda, AWS, H2O, Spark, y más — para revelar las ideas ocultas dentro de grandes volúmenes de datos numéricos y textuales

• Construirá modelos de aprendizaje automático a través de todas las fases de desarrollo, desde el diseño hasta la capacitación, evaluación, validación e implementación.

• Ejercerá sus habilidades interpersonales para traducir la complejidad de su trabajo en objetivos empresariales tangibles

El Candidato Ideal es:

• Innovador. Continuamente investiga y evalúa tecnologías emergentes. Se mantiene al día sobre métodos, tecnologías y aplicaciones estado del arte publicadas y busca oportunidades para aplicarlas.

• Un líder. Desafía el pensamiento convencional y trabaja con las partes interesadas para identificar y mejorar el status quo. Siente pasión por el desarrollo del talento para su propio equipo y más allá.

• Técnico. Te sientes cómodo con los lenguajes de código abierto y tienes pasión por desarrollarte aún más. Tienes experiencia práctica en el desarrollo de soluciones de ciencia de datos utilizando herramientas de código abierto y plataformas de computación en la nube.

Calificaciones Básicas:

• Tiene actualmente, o está en proceso de obtener un título de Bachillerato más 6 años de experiencia en análisis de datos, o tiene actualmente, o está en proceso de obtener un título de Maestría más 4 años de experiencia en análisis de datos, o tiene actualmente, o está en proceso de obtener un doctorado más 1 año de experiencia en análisis de datos, con la expectativa de que el título requerido se obtenga en la fecha de inicio programada

• Al menos 2 años de experiencia en lenguajes de programación de código abierto para el análisis de datos a gran escala

• Al menos 2 años de experiencia con aprendizaje automático

• Al menos 2 años de experiencia con bases de datos relacionales

Calificaciones Preferidas:

• Doctorado en un campo "STEM" (Ciencia, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas) más 3 años de experiencia en análisis de datos

• Al menos 1 año de experiencia trabajando con AWS

• ​Al menos 1 año de experiencia dirigiendo personas

• Al menos 2 años de experiencia con el procesamiento del lenguaje natural

• Al menos 4 años de experiencia en Python, Scala o R para análisis de datos a gran escala

• Al menos 4 años de experiencia con aprendizaje automático

• Al menos 4 años de experiencia con SQL

Capital One considerará patrocinar a un nuevo solicitante calificado para la autorización de empleo para esta posición.

Capital One ofrece un conjunto integral, competitivo e inclusivo de beneficios de salud, financieros y otros que respaldan su bienestar total. Aprenda más en el sitio web de Carreras de Capital One. La elegibilidad varía según el estatus de tiempo completo o parcial, estatus exento o no exento, y nivel de gestión.

No se aceptan agencias por favor. Capital One es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades comprometido con la diversidad e inclusión en el lugar de trabajo. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin importar sexo (incluido el embarazo, parto o condiciones médicas relacionadas), raza, color, edad, origen nacional, religión, discapacidad, información genética, estado civil, orientación sexual, identidad de género, cambio de género, ciudadanía, estado migratorio, estado de veterano protegido, o cualquier otra base prohibida bajo la ley federal, estatal o local aplicable. Capital One promueve un lugar de trabajo libre de drogas. Capital One considerará para empleo a solicitantes calificados con antecedentes penales de manera consistente con los requisitos de las leyes aplicables sobre consultas sobre antecedentes penales, incluyendo, en la medida aplicable, el Artículo 23-A de la Ley de Correcciones de Nueva York; Artículo 49 del Código de Policía de San Francisco, California, Secciones 4901-4920; la Ley de Oportunidades Equitativas de Empleo de la Ciudad de Nueva York; la Ley de Selección de Antecedentes Penales Justos de Filadelfia; y otras leyes y regulaciones federales, estatales y locales aplicables sobre consultas sobre antecedentes penales.

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