Starszy Menedżer - Główny Specjalista ds. Analizy Danych w Optymalizacji Cen i Polityki Banku Detalicznego

Centrum 2 (19050), Stany Zjednoczone Ameryki, McLean, Wirginia Kierownik Działu Nauki o Danych ds. Optymalizacji Cen i Polityki w Bankowości Detalicznej - Starszy Menadżer Dane są dla nas podstawą wszystkiego, co robimy. Rozpoczęliśmy jako siła zakłócająca rynek kart kredytowych, personalizując indywidualnie każdą ofertę karty za pomocą modelowania statystycznego i bazy danych relacyjnej - zaawansowanej technologii w 1988 roku. Przyśpieszając o kilka lat do przodu, nasza mała innowacja, napędzana naszą pasją do danych, przekształciła nas w firmę z listy Fortune 200 i lidera w zakresie decyzji opartych na danych. Jako naukowiec danych w Capital One, będziesz częścią zespołu, który prowadzi kolejną falę zakłóceń na jeszcze większą skalę. Wykorzystasz najnowsze technologie obliczeniowe i uczenia maszynowego, działając na miliardach rekordów klientów, aby zidentyfikować znaczące możliwości pomocy zwykłym ludziom w oszczędzaniu pieniędzy, czasu i kłopotów w ich finansowym życiu. Jako lider w dziedzinie optymalizacji cen i polityki w banku detalicznym i bezpośrednim, dołączysz do zespołu modelowania i analizy danych z misją, który ma na celu kształtować przyszłość bankowości. Zespół bankowy skupia się intensywnie na modelowaniu statystycznym i innowacjach, ciągle poprawiając proces podejmowania decyzji i dodając wartość do biznesu. Ta rola oferuje unikalną możliwość przyczynienia się do rozwoju naszych portfeli oszczędnościowych i rachunków bieżących, tworząc strategie cenowe za pomocą technik optymalizacji numerycznej i symulacji dla finansowania firmy. Podobnie, będziesz też optymalizował polityki produktów bieżących, aby zróżnicować produkty i ulepszyć doświadczenie klienta. Opis roli W tej roli będziesz: - Współpracować z wielofunkcyjnym zespołem naukowców ds. danych, inżynierów oprogramowania i liderów produktów, aby dostarczyć produkt, który klienci pokochają - Wykorzystywać szeroki zakres technologii - Python, Conda, AWS, H2O, Spark i wiele innych - aby odkryć wglądy ukryte w ogromnej ilości danych liczbowych i tekstowych - Budować modele uczenia maszynowego na wszystkich etapach rozwoju, od projektowania do szkolenia, oceny, walidacji i wdrożenia, wykorzystując swoje umiejętności interpersonalne do przekładania złożoności swojej pracy na konkretne cele biznesowe Idealny kandydat to: - Innowator: Regularnie badasz i oceniasz nowe technologie i jesteś na bieżąco z najnowszymi metodami, technologiami i aplikacjami, szukając możliwości ich zastosowania - Lider: Kwestionujesz konwencjonalne myślenie i pracujesz ze strona interesariuszy, aby podnieść standard. Jesteś pasjonatem rozwijania talentów w swoim zespole - Techniczny: Czujesz się komfortowo z open-source'owymi językami i zamierzasz dalej rozwijać swoje umiejętności. Masz praktyczne doświadczenie w opracowywaniu rozwiązań z zakresu nauki o danych za pomocą narzędzi open source i platform opartych na chmurze. - Statystyczny: Zbudowałeś modele, zweryfikowałeś je i przetestowałeś. Potrafisz zinterpretować macierz pomyłek lub krzywą ROC. Masz doświadczenie w klasteryzacji, klasyfikacji, analizie sentymentów, szeregach czasowych i uczeniu głębokim. Podstawowe kwalifikacje: - Licencjat z 7-letnim doświadczeniem, magisterium z 5-letnim doświadczeniem lub doktorat z 2-letnim doświadczeniem w analizie danych - Co najmniej 3 lata doświadczenia z językami programowania open source do analizy danych na dużą skalę - Co najmniej 3 lata doświadczenia z uczeniem maszynowym - Co najmniej 3 lata doświadczenia z bazami danych relacyjnymi Preferowane kwalifikacje: - Doktorat w dziedzinie "STEM" (nauka, technologia, inżynieria lub matematyka) z co najmniej 4-letnim doświadczeniem w analizie danych - Co najmniej 1 rok doświadczenia z AWS - Co najmniej 1 rok doświadczenia w zarządzaniu ludźmi - Co najmniej 5 lat doświadczenia w Pythonie, Scali lub R do analizy danych na dużą skalę - Co najmniej 5 lat doświadczenia z uczeniem maszynowym - Doświadczenie w stosowaniu optymalizacji numerycznej do rozwiązywania problemów biznesowych - Doświadczenie z liniowymi, nieliniowymi, całkowitoliczbowymi metodami programowania i pakietami oprogramowania. - Optymalizowanie wyników biznesowych i systemów decyzyjnych zakończone sukcesem - Doświadczenie we formułowaniu problemów biznesowych, które wiążą się ze skomplikowanymi danymi, modelami i zasadami polityki - Doświadczenie w pracy z modelami szeregów czasowych - Umiejętność współpracy z liderami biznesu i jasnego przekazywania modeli i metod Capital One będzie rozważał możliwość sponsorowania kwalifikowanego kandydata do tej pozycji. Capital One oferuje pełne, kompleksowe i konkurencyjne zestawy świadczeń zdrowotnych, finansowych i innych, które wspierają Twoje dobrobyt. Więcej informacji znajdziesz na stronie Kariera w Capital One. Nie przyjmujemy ofert od agencji. Capital One to pracodawca, który zapewnia równe szanse i jest zaangażowany w propagowanie różnorodności i integracji na swoim stanowisku. Wszyscy kwalifikujący się kandydaci będą brani pod uwagę do zatrudnienia bez względu na płeć (w tym ciążę, poród lub związane z nimi stany zdrowotne), rasę, kolor skóry, wiek, pochodzenie narodowe, religię, niepełnosprawność, informacje genetyczne, stan cywilny, orientację seksualną, tożsamość płciową, zmianę płci, obywatelstwo, status imigracyjny, status weterana chronionego, lub jakąkolwiek inną cechę chronioną przez obowiązujące prawo federalne, stanowe lub lokalne. Capital One promuje miejsce pracy wolne od narkotyków. Jeśli potrzebujesz dostosowania podczas procesu aplikacji lub rekrutacji, skontaktuj się z zespołem rekrutacyjnym Capital One pod numerem 1-800-304-9102 lub na adres e-mail [email protected]. W przypadku problemów technicznych lub pytań dotyczących procesu rekrutacji Capital One, prosimy o wysłanie e-maila na adres [email protected]. Capital One nie dostarcza, nie popiera i nie gwarantuje produktów, usług ani narzędzi edukacyjnych stron trzecich i nie jest odpowiedzialny za takie informacje dostępne na tej stronie. Capital One Financial składa się z kilku różnych podmiotów, więc zauważ, że każde stanowisko opublikowane w Kanadzie dotyczy Capital One Canada, każde stanowisko opublikowane w Wielkiej Brytanii dotyczy Capital One Europe, a każde stanowisko opublikowane na Filipinach dotyczy Capital One Philippines Service Corp. (COPSSC).