Senior Machine Learning Engineer (Python, Spark, MLOPS, Cloud)

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

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Como Ingeniero Senior de Machine Learning en Capital One, formarás parte de un equipo ágil comprometido con el desarrollo y escalado de aplicaciones de machine learning. Contribuirás al diseño técnico detallado, desarrollo e implementación de sistemas de machine learning utilizando tecnologías tanto establecidas como emergentes. Asegura la alta disponibilidad y el rendimiento de las aplicaciones de machine learning mientras aprendes y aplicas las últimas prácticas recomendadas en ingeniería de machine learning.

Tu Rol y Responsabilidades

El rol de Ingeniero de Machine Learning (MLE) integra aspectos de Operaciones, Modelado e Ingeniería de Datos. Las actividades clave incluyen:

• Diseñar, construir y entregar modelos de machine learning para resolver problemas empresariales reales en colaboración con equipos de Producto y Ciencia de Datos.
• Tomar decisiones informadas sobre la infraestructura de ML, considerando el tipo de modelo, la selección de datos, el entrenamiento del modelo, la optimización de hiperparámetros y la validación.
• Abordar problemas complejos con código de aplicación, desarrollo de modelos de ML, validación y pruebas automatizadas.
• Colaborar con equipos ágiles multidisciplinarios para desarrollar y mejorar software para aplicaciones de big data y ML.
• Reentrenar, mantener y monitorear modelos en producción.
• Aprovechar arquitecturas basadas en la nube para optimizar modelos de ML a escala.
• Construir canalizaciones de datos para apoyar los modelos de ML.
• Adoptar prácticas recomendadas de integración y despliegue continuo, incluyendo automatización de pruebas y monitoreo, para desplegar modelos de ML con éxito.
• Asegurar la gestión de código, gobernanza de riesgos de los modelos y adherencia a mejores prácticas en IA Responsable y Explicable.
• Utilizar lenguajes de programación como Python, Scala o Java.

Calificaciones Básicas

• Título de licenciatura
• Al menos 4 años de experiencia en programación con Python, Scala o Java.
• Al menos 3 años de experiencia diseñando y construyendo soluciones intensivas en datos utilizando computación distribuida.
• Al menos 2 años de experiencia con marcos de ML reconocibles (scikit-learn, PyTorch, Dask, Spark o TensorFlow).
• Al menos 1 año de experiencia en producción, monitoreo y mantenimiento de modelos.

Calificaciones Preferidas

• Más de 1 año de experiencia construyendo, escalando y optimizando sistemas de ML.
• Más de 1 año de experiencia recolectando y preparando datos para modelos de ML.
• Más de 2 años de experiencia desarrollando código resistente y mantenible.
• Experiencia en desplegar soluciones de ML en entornos de nube pública como AWS, Azure o Google Cloud Platform.
• Maestría o doctorado en ciencias de la computación, ingeniería eléctrica, matemáticas o un campo relacionado.
• Más de 3 años de experiencia con sistemas de archivos distribuidos o paradigmas de bases de datos multinodo.
• Haber contribuido a software de ML de código abierto.
• Haber sido autor o coautor de un artículo sobre una técnica, modelo o prueba de concepto de ML.
• Más de 3 años de experiencia construyendo canalizaciones de datos que apoyan modelos de ML.
• Experiencia en diseñar, implementar y evaluar canalizaciones de datos complejas para modelos de ML.

Compensación y Beneficios

El salario anual a tiempo completo para este rol en la ciudad de Nueva York (Híbrido en sitio) varía entre $165,100 y $188,500. La compensación fuera de Nueva York varía según la ubicación. Este rol también es elegible para incentivos basados en rendimiento, incluyendo bonos en efectivo y incentivos a largo plazo. Aprende más sobre nuestros beneficios integrales, competitivos e inclusivos en el sitio web de Capital One Careers.

Diversidad e Inclusión

Capital One es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades, comprometido con la diversidad y la inclusión en el lugar de trabajo. Todos