Gestionnaire, Science des Données, Bureau du Risque Modèle

Centre 1 (19052), États-Unis d'Amérique, McLean, Virginie

Manager, Data Science, Bureau de gestion des risques des modèles

Les données sont au centre de tout ce que nous faisons. En tant que start-up, nous avons perturbé l'industrie de la carte de crédit en personnalisant individuellement chaque offre de carte de crédit en utilisant des modèles statistiques et la base de données relationnelle, une technologie de pointe en 1988 ! Quelques années plus tard, cette petite innovation et notre passion pour les données nous ont propulsés au rang de société du Fortune 200 et de leader dans le monde de la prise de décision basée sur les données.

En tant que scientifique des données chez Capital One, vous ferez partie d'une équipe qui mène la prochaine vague de perturbations à une toute nouvelle échelle, en utilisant les dernières technologies en matière d'informatique et d'apprentissage automatique et en opérant sur des milliards de dossiers de clients pour débloquer les grandes opportunités qui aident les gens ordinaires à économiser de l'argent, du temps et de l'agonie dans leur vie financière.

Description de l'équipe :

Au sein du Bureau de gestion des risques des modèles de Capital One, nous défendons l'entreprise contre les défaillances des modèles et nous trouvons de nouvelles façons de prendre de meilleures décisions avec des modèles. Nous utilisons notre expertise en statistiques, en ingénierie logicielle et en business pour générer les meilleurs résultats tant en gestion des risques qu'en entreprise. Nous avons conscience que nous ne pouvons pas nous préparer pour demain en nous concentrant sur aujourd'hui, nous investissons donc dans l'avenir : investir dans de nouvelles compétences, construire de meilleurs outils et maintenir un réseau de partenaires de confiance. Nous apprenons de nos erreurs passées, et développons des techniques de plus en plus puissantes pour éviter leur répétition.

Description du rôle

Dans ce rôle, vous allez :

• Collaborer avec une équipe interfonctionnelle de data scientists, d'ingénieurs logiciels et de chefs de produit pour identifier et quantifier les risques associés aux modèles

• Exploiter un large éventail de technologies - Python, Conda, AWS, Spark, et plus encore - pour révéler les connaissances cachées au sein de volumes considérables de données numériques et textuelles

• Construire des modèles d'apprentissage automatique pour contester les "modèles champions" qui sont déployés en production aujourd'hui

• Contribuer à la gouvernance des modèles des prochaines générations de modèles d'apprentissage automatique

• Mobiliser vos compétences interpersonnelles pour expliquer à vos interlocuteurs comment les risques des modèles pourraient impacter l'entreprise

Le candidat idéal est :

• Innovant. Vous effectuez continuellement des recherches et évaluez les technologies émergentes. Vous restez au courant des méthodes, technologies et applications de pointe publiées et vous recherchez des opportunités pour les appliquer.

• Créatif. Vous prospérez en apportant une définition à de grands problèmes indéfinis. Vous aimez poser des questions et vous n'avez pas peur de pousser fort pour trouver des réponses. Vous n'avez pas peur de proposer une nouvelle idée.

• Technique. Vous êtes à l'aise avec les langages open source et vous avez envie de vous développer davantage. Vous avez une expérience pratique du développement de solutions de science des données à l'aide d'outils open source et de plateformes de cloud computing.

• Orienté statistiques. Vous avez construit, validé et testé des modèles. Vous savez comment interpréter une matrice de confusion ou une courbe ROC. Vous avez de l'expérience en clustering, classification, analyse de sentiments, séries temporelles et apprentissage profond.

• Un guru des données. La "big data" ne vous fait pas peur. Vous avez les compétences nécessaires pour récupérer, combiner et analyser des données provenant de diverses sources et structures. Vous savez qu'une bonne compréhension des données est souvent la clé d'une grande science des données.

Qualifications de base:

• Possède actuellement, ou est en train d'obtenir un Bachelor avec 6 ans d'expérience en analyse de données, ou possède actuellement, ou est en train d'obtenir un Master avec 4 ans d'expérience en analyse de données, ou possède actuellement, ou est en train d'obtenir un doctorat avec 1 an d'expérience en analyse de données, avec l'expectative que le diplôme requis sera obtenu avant la date de début programmée

• Au moins 2 ans d'expérience en apprentissage automatique

• Au moins 2 ans d'expérience avec les bases de données relationnelles

Qualifications préférées :

• Doctorat en domaine "STEM" (Sciences, Technologie, Ingénierie, Mathématiques) avec 3 ans d'expérience en analyse de données

• Au moins 1 an d'expérience de travail avec AWS

• Au moins 4 ans d'expérience en Python, Scala, ou R pour l'analyse de données à grande échelle

• Au moins 4 ans d'expérience en apprentissage automatique

• Au moins 4 ans d'expérience avec SQL

• Au moins 4 ans d'expérience dans la construction ou la validation de modèles pour détecter les crimes financiers (Détection de Fraude, Lutte contre le Blanchiment d'argent)

Capital One envisagera de parrainer un nouvel demandeur qualifié pour une autorisation d'emploi pour ce poste.

Capital One offre un ensemble complet, compétitif et inclusif de prestations de santé, financières et autres qui soutiennent votre bien-être total. Vous pouvez en savoir plus sur le site web Carrières de Capital One. L'éligibilité varie en fonction du statut à temps plein ou à temps partiel, du statut d'exempté ou non exempté, et du niveau de gestion.

Aucune agence s'il vous plaît. Capital One est un employeur garantissant l'égalité des chances et s'engage en faveur de la diversité et de l'inclusion en milieu de travail. Tous les candidats qualifiés recevront une réflexion pour l'emploi sans égard au sexe (y compris la grossesse, l'accouchement ou les conditions médicales connexes), la race, la couleur, l'âge, l'origine nationale, la religion, l'invalidité, l'information génétique, l'état civil, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, le changement de sexe, la citoyenneté, le statut d'immigration, le statut de vétéran protégé, ou toute autre base interdite par la loi fédérale, étatique ou locale en vigueur. Capital One encourage un lieu de travail sans drogue. Capital One prendra en compte pour l'emploi les candidats qualifiés ayant un casier judiciaire dans le respect des exigences des lois applicables concernant les enquêtes sur les antécédents criminels, y compris et dans la mesure où cela s'applique, l'Article 23-A de la loi correctionnelle de New York ; l'Article 49 du Code de police de San Francisco, Sections 4901-4920 ; la loi sur les chances équitables de New York ; la loi sur le dépistage des antécédents criminels équitables de Philadelphie ; et d'autres lois et réglementations fédérales, étatiques et locales applicables concernant les enquêtes sur les antécédents criminels.

Si vous avez visité notre site Web à la recherche d'informations sur les possibilités d'emploi ou pour postuler à un poste, et que vous avez besoin d'un hébergement, veuillez contacter le recrutement de Capital One au 1-800-304-9102 ou par e-mail à l'adresse [email protected]. Toutes les informations que vous fournirez seront gardées confidentielles et ne seront utilisées que dans la mesure nécessaire pour fournir des hébergements raisonnables.

Pour obtenir de l'aide technique ou poser des questions sur le processus de recrutement de Capital One, veuillez envoyer un e-mail à [email protected]

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