Kierownik, Naukowiec Danych - Podstawy Sztucznej Inteligencji, Personalizacja

Center 1 (19052), Stany Zjednoczone Ameryki, McLean, Wirginia Manager, Data Scientist - AI Foundations, Personalization Manager, Data Scientist, - AI Foundations, Personalization W Capital One myślimy i robimy wielkie rzeczy. Jesteśmy bankiem z Top-10 pod względem depozytów - wysoko technologiczną firmą, laboratorium naukowym i marką o ugruntowanej pozycji na rynku. Nasze produkty docierają do dziesiątek milionów konsumentów i zdobyły wiele prestiżowych nagród za przyjazność dla klienta. Capital One jako pierwszy główny bank przeszedł na chmurę obliczeniową i opublikował API dla przyszłości Open Banking. AI transformuje każdą branżę, a w Capital One będziesz pomagać kształtować, jak wpłynie na usługi finansowe. Opis Zespołu: Zespół Personalization w AI Foundations tworzy i wdraża najnowocześniejszą skalowalną architekturę, rozwiązania AI/ML dla nagradzanej aplikacji mobilnej Capital One. Współpracujemy z zespołami produktowymi, technicznymi i projektowymi, dostarczając funkcje aplikacji, które zachwycają klientów dynamicznymi i spersonalizowanymi doświadczeniami. Będziesz siłą napędową do eksperymentowania, innowacji i tworzenia nowych generacji doświadczeń zasilanych najnowszymi technologiami AI/ML. Na tym stanowisku będziesz: - Współpracować z zespołem wielofunkcyjnym składającym się z naukowców od danych, inżynierów oprogramowania, menedżerów produktów i projektantów, aby dostarczyć produkty oparte na AI, które klienci pokochają. - Wykorzystywać szeroki asortyment technologii - PyTorch, Keras, TensorFlow, Scikit-learn, transformery i inne - do wydobywania ukrytych wśród ogromnej ilości numerycznych i tekstowych danych. - Budować modele uczenia maszynowego przez wszystkie fazy rozwoju, od projektowania przez trening, ocenę, walidację i implementację - Wykorzystać swój interpersonalne umiejętności do przekłada complex projektu na realne cele biznesowe. Idealny kandydat jest: - Kieruje się klientem. Kochasz proces analizowania i tworzenia, ale równocześnie podzielasz naszą pasję do robienia tego, co jest słuszne. Wiesz, że na końcu dnia chodzi o podjęcie właściwej decyzji dla naszych klientów. - Innowacyjny. Ciągle badasz i oceniasz nowe technologie. Jesteś na bieżąco z publikowanymi metodami, technologiami i aplikacjami w dziedzinie głębokiego učenia, przetwarzania języka naturalnego i rekomendacji i personalizacji oraz szukasz okazji do ich stosowania. - Twórczy. Inspiruje Cię przydawanie definicji dużym, niezdefiniowanym problemom. Kochasz zadawać pytania i naciskać, aby znaleźć odpowiedzi. Nie boisz się przedstawić nowego pomysłu. - Posiadającym mentalność inżyniera, co udowodnione jest przez doświadczenie w dostarczaniu modeli na dużą skalę zarówno pod względem danych treningowych, jak i objętości wnioskowania. Doświadczenie w dostarczaniu bibliotek, kodu na poziomie platformy do istniejących produktów. - Liderem. Kwestionujesz tradycyjne myślenie i współpracujesz z interesariuszami w celu identyfikacji i poprawy status quo. Jesteś pasjonatem rozwoju talentów w swoim zespole i poza nim. Podstawowe kwalifikacje: - Obecnie posiada lub jest w trakcie uzyskiwania tytułu licencjackiego i 6 lat doświadczenia w analizach danych, lub obecnie posiada lub jest w trakcie uzyskiwania tytułu magistra i 4 lata doświadczenia w analizach danych, lub obecnie posiada lub jest w trakcie uzyskiwania doktoratu i 1 rok doświadczenia w analizie danych, z nadzieją, że wymagany tytuł zostanie uzyskany na lub przed planowaną datą rozpoczęcia pracy - Co najmniej 1 rok doświadczenia w eksploracji wewnętrznych i zewnętrznych zestawów danych, formułowaniu hipotez, realizacji planu za pomocą języków programowania open source, wizualizacji i komunikowania wyników. - Co najmniej 1 rok doświadczenia w budowaniu modeli uczenia maszynowego przez wszystkie fazy rozwoju Preferowane kwalifikacje: - Magisterium w dziedzinie STEM (nauka, technologia, inżynieria, matematyka) plus 3 lata doświadczenia w analizie danych, lub doktorat w dziedzinie STEM (nauka, technologia, inżynieria, matematyka) - Co najmniej 3 lata doświadczenia w Pythonie, Pytorch/Tensorflow - Co najmniej 3 lata doświadczenia w głębokim uczeniu, wielkoskalowych systemach rekomendacyjnych i/lub przetwarzaniu języka naturalnego Capital One rozważy sponsorowanie nowego kwalifikowanego kandydata na autoryzację zatrudnienia na to stanowisko. Minimum i maksimum pełnoetatowych rocznych wynagrodzeń dla tej roli są wymienione poniżej, według lokalizacji. Zwróć uwagę, że te informacje dotyczą wyłącznie kandydatów zatrudnionych do pracy w jednym z tych miejsc, i odnoszą się do kwoty, jaką Capital One istnieje skłonny zapłacić w dniu zamieszczenia oferty. Wynagrodzenia dla ról na część etatu będą przygotowywane na podstawie uzgodnionej liczby godzin do regularnej pracy. Nowy Jork (Hybrydowy Na Miejscu): $197,400 - $225,300 dla Menedżera, Nauki o Danych Kandydaci zatrudnieni do pracy w innych lokalizacjach będą podlegać płacy związanej z tą lokalizacją, a rzeczywista roczna kwota wynagrodzenia oferowana jakimkolwiek kandydatowi podczas zatrudnienia będzie odzwierciedlona wyłącznie w liście ofertowym kandydata. Ta rola jest również uprawniona do zdobycia wynagrodzenia na podstawie wyników, które mogą obejmować premie pieniężne i/lub długoterminowe zachęty (LTI). Zachęty mogą być dyskrecjonalne lub niedyskrecjonalne w zależności od planu. Capital One oferuje obszerny, konkurencyjny i różnorodny zestaw świadczeń zdrowotnych, finansowych i innych, które wspierają Twoje całościowe samopoczucie. Dowiedz się więcej na stronie Kariery w Capital One. Uprawnienia zależą od pełnego lub niepełnego wymiaru godzin, statusu zwolnionego lub niewolnionego oraz poziomu zarządzania.