Principal Data Scientist, US Card Management

Lieu : McLean, Virginie, États-Unis

Entreprise : Capital One

Rejoignez notre équipe chez Capital One et soyez à la pointe de la prochaine vague d'innovation dans l'industrie des cartes de crédit. Notre Data Scientist Principal en Gestion des Cartes US utilisera des technologies de pointe et l'apprentissage automatique pour favoriser la prise de décisions data-driven et améliorer la vie financière de nos clients.

L'équipe de Data Science de la Gestion des Cartes US se consacre au développement de modèles de machine learning de pointe pour optimiser les décisions de gestion des cartes de crédit, y compris les augmentations de plafonds de crédit. Nous collaborons étroitement avec les ingénieurs de données, les ingénieurs de plateforme, les chefs de produit, les analystes de crédit et les analystes commerciaux pour fournir des solutions complètes, de l'idéation à la mise en œuvre. En tant que solveurs créatifs de problèmes, nous innovons et améliorons continuellement le dynamisme, l'adaptabilité, la robustesse et l'intelligence de nos modèles.

• Travailler en partenariat avec une équipe interfonctionnelle comprenant des data scientists, des ingénieurs logiciels et des chefs de produit pour offrir des produits centrés sur les clients.
• Utilisez une large gamme de technologies - Python, Conda, AWS, H2O, Spark, et plus - pour découvrir des insights au sein de vastes ensembles de données.
• Développer des modèles de machine learning à travers toutes les phases du cycle de vie, de la conception et de la formation à l'évaluation, la validation et la mise en œuvre.
• Traduire des insights de données complexes en objectifs commerciaux exploitables en utilisant de solides compétences interpersonnelles.

Axé sur le client

Passionné par la prise de décisions appropriées pour nos clients, de l'analyse des données à la création de solutions.

Innovant

Recherche continue et application des technologies et méthodologies émergentes pour rester à la pointe du domaine.

Créatif

Capable de définir et de résoudre des problèmes vastes et complexes avec des solutions uniques et efficaces.

Expertise technique

Compétent avec des langages open-source et des plateformes de cloud computing, avec une expérience pratique dans le développement de solutions de data science.

Expert en statistiques

Expérimenté dans la construction, la validation et le backtesting de modèles, et interprétation des outils d'analyse de données comme les matrices de confusion ou les courbes ROC. Compétent en clustering, classification, analyse de sentiment, séries temporelles et deep learning.

Passionné de données

À l'aise avec le big data, capable de récupérer, combiner et analyser des données provenant de sources et de structures diversifiées.

• Licence avec 5 ans d'expérience en analyse de données, ou un Master avec 3 ans d'expérience en analyse de données, ou un Doctorat avec le diplôme requis obtenu avant la date de début.
• 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 en machine learning.
• Au moins 1 an d'expérience avec des bases de données relationnelles.

• Master ou Doctorat dans un domaine STEM (Science, Technologie, Ingénierie, Mathématiques).
• Au moins 1 an d'expérience avec AWS.
• Au moins 3 ans d'expérience en Python, Scala ou R.
• Au moins 3 ans d'expérience en machine learning.
• Au moins 3 ans d'expérience en SQL.

Les salaires pour les postes à temps plein varient en fonction de la localisation. Par exemple, à New York (Hybrid On-Site) : $165,100 - $188,500 pour les PhDs en Data Science. D'autres lieux auront des fourchettes de rémunération correspondantes, et les salaires réels seront communiqués dans la lettre d'offre. Ce poste est également éligible à des incitations basées sur la performance, y compris des primes en