Senior Associate Data Scientist - Statistical Analysis, Financial Services

En Capital One, pensamos en grande y hacemos grandes cosas. Reconocidos como uno de los 10 principales bancos por depósitos, somos una empresa de alta tecnología impulsada por datos con una marca reconocida a nivel nacional. Nuestros productos innovadores alcanzan a decenas de millones de consumidores y son celebrados por su amabilidad con los clientes. Como pioneros en la computación en la nube y las API de Open Banking, estamos a la vanguardia de la transformación tecnológica en la industria de servicios financieros. Únete a nosotros y moldea el futuro de los servicios financieros con IA.

Como Senior Associate Data Scientist en el negocio de Auto Finance de Capital One, formarás parte de un equipo de modelado y análisis de alto rendimiento. Nos enfocamos incansablemente en el arte del modelado y la innovación. Al aprovechar tecnologías informáticas y de aprendizaje automático de vanguardia, procesamos miles de millones de registros de clientes para descubrir oportunidades significativas. Ayuda a las personas comunes a ahorrar dinero, tiempo y estrés con aplicaciones impactantes como la valoración del ciclo de vida del cliente, la recomendación de productos, la detección de fraude y las mejoras de productividad impulsadas por IA generativa.

En este rol, tú:

• Te asociarás con un equipo multifuncional de científicos de datos, ingenieros de software y gerentes de producto para entregar productos encantadores a nuestros clientes.
• Utilizarás una amplia pila tecnológica, que incluye Python, GitHub, Sagemaker, SQL, AWS y más, para descubrir conocimientos a partir de grandes cantidades de datos numéricos y textuales.
• Construirás modelos de aprendizaje automático a través de todas las fases de desarrollo, desde el diseño hasta el entrenamiento, la evaluación, la validación y la implementación.
• Usarás tus habilidades interpersonales para traducir trabajos complejos en objetivos comerciales tangibles.

El candidato ideal es:

• Enfocado en el cliente: Priorizas analizar y crear mientras mantienes una pasión por tomar las decisiones correctas para nuestros clientes.
• Técnico: Te sientes cómodo con lenguajes de código abierto y tienes entusiasmo por avanzar en tus habilidades. Tienes experiencia práctica desarrollando soluciones de ciencia de datos utilizando herramientas de código abierto y plataformas de computación en la nube.
• Orientado estadísticamente: Tienes experiencia construyendo, validando y probando modelos, interpretando matrices de confusión y curvas ROC, y aplicando pruebas de hipótesis, clasificación, agrupamiento, series temporales e inferencia causal.
• Innovador: Continuamente investigas y evalúas tecnologías emergentes y métodos, tecnologías y aplicaciones de vanguardia, buscando oportunidades para aplicarlos.

Calificaciones Básicas:

• Licenciatura con 2 años de experiencia en análisis de datos, o actualmente cursando una Maestría o Doctorado, con la expectativa de que el título se obtendrá antes de la fecha de inicio
• Al menos 1 año de experiencia con 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 o Doctorado en un campo STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas)
• Al menos 2 años de experiencia utilizando soluciones basadas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud)
• Al menos 2 años de experiencia con un amplio espectro de tecnologías (Python, GitHub, Sagemaker, SQL, R)
• Experiencia en modelado estadístico avanzado y optimización, incluyendo inferencia causal, pruebas de hipótesis, regresión lineal, regresión logística, modelos aditivos generalizados, estadísticas bayesianas, series temporales y modelado no paramétrico

Capital One proporciona un conjunto integral, competitivo e inclusivo de beneficios de salud, financieros y otros que apoyan tu bienestar total. Aprende más en el sitio web de Carreras de Capital One. La elegibilidad varía según el estado a tiempo completo o parcial, el estado exento o no exento y el nivel de gestión.

Se espera que este rol