Asociado Principal, Ciencia de Datos - Banco Minorista

West Creek 7 (12077), Estados Unidos de América, Richmond, Virginia

Asociado Principal, Ciencia de Datos - Banco Minorista

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! Avanzamos unos años, y esta pequeña innovación y nuestra pasión por los datos nos han catapultado a ser una empresa Fortune 200 y líder en el mundo de la toma de decisiones basada en datos.

Como Científico de Datos en Capital One, serás parte de un equipo que está liderando la próxima ola de disrupción 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 agobio en sus vidas financieras.

Descripción del equipo
El back office del futuro ayudará a identificar cuándo fallamos en ayudar a nuestros clientes, cuándo nuestros clientes están satisfechos, y además ayudará a nuestro banco a identificar fallos en los procesos. Ese futuro ya está ocurriendo. Si disfrutas construyendo y trabajando con el procesamiento de lenguaje natural (NLP), entonces una posición en el equipo de ciencia de datos de operaciones bancarias es el lugar adecuado para ti. Nuestras soluciones abarcan desde modelos básicos de NLP hasta modelos de lenguaje grandes personalizados y se centran no sólo en identificar problemas potenciales sino en proporcionar una salida interpretable que los agentes de primera línea pueden utilizar para satisfacer mejor las necesidades de nuestros clientes.

En este rol, desempeñarás:

• Colaboración con un equipo multifuncional de científicos de datos, ingenieros de software y gerentes de producto para entregar un producto que los clientes amen

• Aprovechamiento de un amplio conjunto de tecnologías — Python, Conda, AWS, H2O, Spark, y más — para revelar los insights ocultos dentro de enormes volúmenes de datos numéricos y textuales

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

• Desarrollo de tus habilidades interpersonales para traducir la complejidad de tu trabajo en objetivos empresariales tangibles

El candidato ideal es:

• Primero el cliente. Te encanta el proceso de analizar y crear, pero también compartes nuestra pasión por hacer lo correcto. Sabes que al final del día se trata de tomar la decisión correcta para nuestros clientes.

• Innovador. Continuamente investigas y evalúas tecnologías emergentes. Te mantienes al día sobre los métodos, tecnologías y aplicaciones más recientes publicados como de vanguardia, y buscas oportunidades para aplicarlos.

• Técnico. Te sientes cómodo con lenguajes de código abierto y estás apasionado por desarrollarte aún más. Tienes experiencia práctica desarrollando soluciones de ciencia de datos utilizando herramientas de código abierto y plataformas de computación en la nube.

• Un gurú de los datos. Los "big data" no te asustan. Tienes las habilidades para recuperar, combinar y analizar datos de una variedad de fuentes y estructuras. Sabes que entender los datos es a menudo la clave para una gran ciencia de datos.

Calificaciones básicas:

• Actualmente tiene, o está en proceso de obtener un título de Bachiller más 5 años de experiencia en análisis de datos, o actualmente tiene, o está en proceso de obtener una Maestría más 3 años en análisis de datos, o actualmente tiene, o está en proceso de obtener un doctorado, con la expectativa de que el título requerido se obtendrá en o antes de la fecha de inicio programada

• Al menos 1 año de experiencia en lenguajes de programación de código abierto para análisis de datos a gran escala

• Al menos 1 año de experiencia con aprendizaje automático

• Al menos 1 año de experiencia con bases de datos relacionales

Calificaciones preferidas:

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

• Al menos 1 año de experiencia trabajando con AWS

• Al menos 1 año de experiencia trabajando en un entorno regulado por el gobierno

• Al menos 1 año de experiencia en gobernanza de modelos

• Al menos 3 años de experiencia en Python, Scala, o R

• Al menos 3 años de experiencia con aprendizaje automático

• Al menos 3 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. Obtenga más información en el sitio web de Carreras de Capital One. La elegibilidad varía según el estado de empleo a tiempo completo o parcial, el estado de exento o no exento, y el nivel de gestión.

No se aceptan agencias. Capital One es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y se compromete con la diversidad e inclusión en el lugar de trabajo. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de sexo (incluyendo el embarazo, el 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 acuerdo con los requisitos de las leyes aplicables con respecto a consultas de antecedentes penales, incluyendo, en la medida aplicable, el Artículo 23-A de la Ley de Correcciones de Nueva York; San Francisco, Código de Policía de California Artículo 49, Secciones 4901-4920; La Ley de Oportunidad Justa de Nueva York; La Ley de Evaluación de Antecedentes Penales Justos de Filadelfia; y otras leyes y reglamentos federales, estatales y locales aplicables con respecto a consultas de antecedentes penales.

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