Manager, Data Scientist - Card Risk

Lieu: Center 1 (19052), McLean, Virginie, États-Unis d'Amérique

À propos de nous

Les données sont au cœur de toutes nos activités chez Capital One. Depuis nos modestes débuts en tant que startup qui a bouleversé l'industrie des cartes de crédit en 1988 jusqu'à notre statut actuel d'entreprise Fortune 200, notre passion pour les données nous a conduits à devenir des leaders dans la prise de décision basée sur les données. Nous avons évolué continuellement, en utilisant désormais les dernières technologies de calcul et d'apprentissage automatique pour gérer des milliards d'enregistrements clients et créer des solutions financières personnalisées.

Description de l'équipe

Au sein de l'équipe Data Card Risk, vous collaborerez avec l'organisation Card Risk pour développer des solutions d'apprentissage automatique. Vous découvrirez des insights exploitables à partir de grands ensembles de données non structurées et travaillerez avec diverses équipes à travers l'entreprise pour garantir que notre entreprise reste bien gérée et rentable.

Description du poste

Dans ce rôle, vous serez amené à :

• Développer des solutions innovantes de data science de bout en bout pour résoudre les défis commerciaux et accélérer l'adoption par les parties prenantes.
• Collaborer avec des analystes de données, des professionnels du risque, des ingénieurs logiciels et des chefs de produit pour gérer les risques et prendre des décisions éclairées.
• Utiliser un large éventail de technologies, y compris Python, Conda, Flask, Dash, Hugging Face, LangChain, AWS, H2O et Spark, pour extraire des insights de quantités importantes de données numériques et textuelles.
• Construire des modèles d'apprentissage automatique et de NLP, de la conception à la mise en œuvre, en garantissant l'évolutivité et des performances élevées.
• Créer et gérer des pipelines de données et valider des frameworks et des tests de qualité.
• Explorer de nouvelles technologies pour améliorer la gestion des données, le développement de modèles et les produits ML d'entreprise.
• Traduire efficacement un travail de data science complexe en objectifs commerciaux tangibles.

Profil recherché

Le candidat idéal est :

• Innovant : Recherche continuellement et évalue les technologies émergentes et cherche des opportunités de les appliquer.
• Créatif : Excelle dans la définition et la résolution de grands problèmes non définis et à l'aise pour partager de nouvelles idées.
• Technique : Maîtrise des langages open-source et passionné par le développement ultérieur, avec une expérience pratique dans le développement de solutions de data science.
• Collaboratif et communicatif : Capable d'articuler des insights et des stratégies de données à un public diversifié.
• Statistiquement-minded : Expérimenté dans la construction, la validation et le back-testing de modèles, avec des connaissances en clustering, classification, analyse de sentiments, séries temporelles et deep learning.
• Guru des données : Compétent dans la récupération, la combinaison et l'analyse de données provenant de diverses sources et structures.

Qualifications de base

Possède actuellement, ou est en train d'obtenir :

• Un diplôme de licence avec 6 ans d'expérience en analyse de données, ou
• Un master avec 4 ans d'expérience en analyse de données, ou
• Un doctorat avec 1 an d'expérience en analyse de données, avec l'attente que le diplôme sera obtenu avant ou à la date de début prévue

En outre :

• Au moins 2 ans d'expérience en langages de programmation open source pour l'analyse de données à grande échelle
• Au moins 2 ans d'expérience en apprentissage automatique
• Au moins 2 ans d'expérience avec des bases de données relationnelles

Qualifications souhaitées

• Doctorat dans un domaine STEM (Science, Technologie, Ingénierie ou Mathématiques) avec 3 ans d'expérience en analyse de données
• Au moins 1