Manager, Data Science - Fraud, Deep Learning

Lokalizacja: 11 West 19th Street (22008), Stany Zjednoczone, Nowy Jork, Nowy Jork

Dołącz do Capital One, firmy z listy Fortune 200, znanej z pionierskich osiągnięć w branży kart kredytowych od 1988 roku. Jesteśmy liderem w podejmowaniu decyzji opartych na danych, wykorzystując modelowanie statystyczne i najnowsze technologie. Poszukujemy Managera ds. Data Science - Fraud, Deep Learning, który dołączy do naszego dynamicznego zespołu Fraud Data Science. Pomóż nam chronić naszych klientów i Capital One przed oszustami, opracowując innowacyjne modele uczenia maszynowego, które poprawią doświadczenie klienta i zapobiegną oszustwom na wszystkich etapach podróży klienta.

• Wykorzystanie technik deep learning i modelowania sekwencji do budowy modeli wykrywających oszustwa.
• Współpraca z interdyscyplinarnym zespołem naukowców danych, inżynierów oprogramowania i menedżerów produktów w celu dostarczania produktów zorientowanych na klienta.
• Wykorzystanie technologii, takich jak Python, Conda, AWS, H2O, Spark, Pytorch, Tensorflow i inne do wyciągania wniosków z ogromnych zestawów danych liczbowych i tekstowych.
• Opracowywanie modeli uczenia maszynowego przez etapy projektowania, treningu, ewaluacji, walidacji i wdrożenia.
• Przekładanie skomplikowanych koncepcji nauki o danych na praktyczne strategie biznesowe dzięki silnym umiejętnościom interpersonalnym.

• Innowacyjny: Ciągłe badanie i stosowanie nowych technologii.
• Techniczny: Biegłość w językach open-source i pasja do rozwoju oprogramowania.
• Statystyczny: Doświadczenie w budowaniu, walidacji i interpretacji modeli.
• Ekspert danych: Umiejętność analizy i integracji "big data" z różnych źródeł.

• Licencjat + 6 lat doświadczenia w analizie danych, lub
• Magisterium + 4 lata doświadczenia w analizie danych, lub
• Doktorat + 1 rok doświadczenia w analizie danych, z wymaganym stopniem uzyskanym do planowanej daty rozpoczęcia.
• Minimum 2 lata doświadczenia w pracy z językami programowania open-source do analizy danych na dużą skalę.
• Minimum 2 lata doświadczenia w uczeniu maszynowym.
• Minimum 2 lata doświadczenia w pracy z relacyjnymi bazami danych.

• Co najmniej 1 rok doświadczenia w pracy z AWS.
• Co najmniej 2 lata doświadczenia w budowaniu zaawansowanych architektur Deep Learning (np. RNN, CNN, Transformers).
• Co najmniej 2 lata doświadczenia z Pytorch, Tensorflow lub innymi frameworkami do Deep Learning.
• Co najmniej 4 lata doświadczenia z Python, Scala lub R do analizy danych na dużą skalę.
• Co najmniej 4 lata doświadczenia w uczeniu maszynowym.
• Co najmniej 4 lata doświadczenia z SQL.

Zakres wynagrodzenia: $201,400 - $229,900 dla Nowego Jorku (Hybrid On-Site). Może być dostępne wynagrodzenie na bazie wyników, w tym premie gotówkowe i długoterminowe zachęty. Korzyści obejmują zdrowotne, finansowe i inne dodatki wspierające ogólne samopoczucie. Dowiedz się więcej na stronie Kariera Capital One.

Uwaga: Wynagrodzenie może się różnić dla kandydatów w różnych lokalizacjach, zgodnie z