Principal Associate, Data Science - Small Business Bank (Fraud)

Lieu : Centre 2 (19050), États-Unis d'Amérique, McLean, Virginie

Capital One est à l'avant-garde de l'innovation dans le secteur des services financiers, exploitant les données pour orienter la prise de décisions. En tant que Principal Associate, Data Science dans notre division Banque pour Petites Entreprises (Fraude), vous jouerez un rôle essentiel dans notre mission de protéger nos clients et Capital One des activités frauduleuses. Ce rôle est crucial pour utiliser des modélisations statistiques de pointe et des technologies d'apprentissage automatique pour tirer des insights à partir de milliards d'enregistrements clients, aidant les individus et les entreprises à prospérer financièrement.

Dans la Banque pour Petites Entreprises (SBB), nous donnons la priorité à la compréhension des besoins de nos propriétaires de petites entreprises. L'équipe SBB Data Science est dédiée à l'avancement de la science des données par le biais de la statistique, de l'apprentissage automatique, et des domaines émergents. Nous créons des solutions innovantes pour aider nos partenaires à concevoir et fournir des produits et des politiques qui dépassent les attentes des petites entreprises en matière de services financiers. En collaborant avec des équipes pluridisciplinaires, incluant des analystes d'affaires, des chefs de produit et des ingénieurs, nous identifions et facilitons des décisions intelligentes pour contrer la fraude.

• Collaborer avec une équipe pluridisciplinaire de data scientists, analystes d'affaires, ingénieurs logiciels, et chefs de produit pour livrer des produits centrés sur le client.
• Construire et développer des modèles d'apprentissage automatique tout au long des phases, de la conception à la mise en œuvre.
• Utiliser une large gamme de technologies incluant Python, Conda, AWS, H2O, et Spark pour analyser de vastes quantités de données numériques et textuelles.
• Traduire des travaux analytiques complexes en objectifs commerciaux grâce à vos solides compétences interpersonnelles.

Le candidat idéal possédera :

• Acuité Statistique : Expérience dans le développement de modèles, la validation, le backtesting, et la compréhension du clustering, de la classification, de l'analyse des sentiments, des séries temporelles et de l'apprentissage profond.
• Expertise Technique : Maîtrise des langages open source avec une passion pour le développement continu et expérience des solutions de science des données utilisant des plateformes de cloud computing.
• Maitrise des Données : Compétence dans la récupération, la combinaison et l'analyse de données provenant de diverses sources et structures.
• Pensée Innovante : Recherche continue et évaluation des technologies émergentes avec application dans des scénarios réels.
• Orientation Client : Engagement à prendre les bonnes décisions pour nos clients, en équilibrant l'analyse avec une action pragmatique.

• Licence plus 5 ans d'expérience en analyse de données, ou
• Master plus 3 ans d'expérience en analyse de données, ou
• Doctorat avec attente que le diplôme requis sera obtenu à la date de début prévue ou avant.
• Au moins 1 an d'expérience dans les langages de programmation open source pour l'analyse de données à grande échelle.
• Au moins 1 an d'expérience avec l'apprentissage automatique.
• Au moins 1 an d'expérience avec les bases de données relationnelles.

• Master ou Doctorat dans un domaine STEM (Science, Technologie, Ingénierie ou Mathématiques).