Manager Data Scientist - The Card Loss Forecasting and Allowance team

<p>Center 2 (19050), Stany Zjednoczone, McLean, Wirginia</p>

<p>W <strong>Capital One</strong>, jesteśmy na czele redefiniowania sposobu, w jaki świat postrzega usługi finansowe. Nasze zaangażowanie w doskonałość jest widoczne w tym, jak wykorzystujemy analizy danych i technologię do dostosowywania produktów i usług, zapewniając satysfakcję klientów i usprawnione operacje. Nasz <strong>Zespół Nauki o Danych</strong> jest kluczowy w pionierskim wprowadzaniu innowacji, które transformują doświadczenie bankowe.</p>

<p>Jako <strong>Manager Naukowiec Danych</strong> w zespole do prognozowania strat z kart i rezerw, będziesz liderem projektów integrujących złożone modele uczenia maszynowego w celu prognozowania i zarządzania stratami w portfelu kart kredytowych.</p>

<ul>
<li>Współpracuj z interdyscyplinarnymi zespołami, w tym z naukowcami danych, inżynierami oprogramowania i menedżerami produktów, aby opracować produkty finansowe o dużym wpływie.</li>
<li>Wykorzystuj szeroką gamę technologii, takich jak Python, AWS i Spark, aby wydobywać praktyczne wnioski z dużych i złożonych zestawów danych.</li>
<li>Prowadź modernizację procesów prognozowania strat poprzez ulepszanie platform, które wspierają planowanie finansowe i testowanie w warunkach stresowych.</li>
<li>Przechodź przez cały cykl życia modelu - od pomysłu po wdrożenie - upewniając się, że modele spełniają wysokie standardy efektywności i użyteczności.</li>
</ul>

<p>Osoba z myśleniem przyszłościowym, która stawia klientów na pierwszym miejscu, ceni innowacje i posiada kreatywne myślenie. Twoje silne umiejętności przywódcze pozwalają ci kwestionować status quo i prowadzić złożone projekty. Biegłość w programowaniu open source, platformach chmurowych, tworzeniu modeli i analizie danych należy do Twojego technicznego zestawu narzędzi. Nie szukasz tylko pracy, ale platformy, aby wywrzeć znaczący wpływ.</p>

<ul>
<li>Posiadanie tytułu licencjata z co najmniej 6-letnim doświadczeniem w analizie danych lub tytułu magistra z co najmniej 4-letnim doświadczeniem lub doktoratu z co najmniej rocznym doświadczeniem w analizie danych.</li>
<li>Co najmniej 2 lata praktycznego doświadczenia z programowaniem open-source do analizy danych na dużą skalę i uczenia maszynowego.</li>
<li>Minimum 2 lata pracy z bazami danych relacyjnymi.</li>
</ul>

<ul>
<li>Doktorat z dziedzin STEM z co najmniej 3-letnim doświadczeniem w analizie danych.</li>
<li>Zaawansowane doświadczenie z Pythonem, Scalą lub R i SQL do analizy danych na dużą skalę.</li>
<li>Głęboka wiedza i praktyczne doświadczenie