Ведущий инженер по машинному обучению

Центр 1 (19052), Соединенные Штаты Америки, Маклин, Вирджиния Ведущий инженер по машинному обучению Будучи инженером по машинному обучению в Capital One (MLE), вы будете частью гибкой команды, посвященной внедрению приложений и систем машинного обучения в производство в масштабах. Вы примете участие в детальной технической разработке, развитии и реализации приложений машинного обучения с использованием текущих и многообещающих технологических платформ. Вы будете концентрироваться на архитектурном проектировании машинного обучения, разработке и проверке моделей и программного кода, а также обеспечении высокой доступности и производительности наших приложений машинного обучения. Вы получите возможность постоянно учиться и применять наиболее инновационные и лучшие практики в области инжиниринга машинного обучения. Вступив в группу Capital One Travel Decisioning, вы получите возможность создавать модели машинного обучения, которые будут в центре внимания наших клиентов, предоставляя индивидуальные рекомендации, предложения и туристические предложения. Что вы будете делать на этой должности: Роль MLE перекрывается с многими областями, такими как Операции, Моделирование и Инжиниринг данных. На этой должности от вас ожидается выполнение множества инжиниринговых работ по машинному обучению, включая одно или несколько из следующих: - Проектирование, разработка и/или внедрение моделей и компонентов машинного обучения, которые решают реальные бизнес-проблемы, совместно с командами по продуктам и Data Science. - Принятие обоснованных решений по инфраструктуре машинного обучения на основе вашего понимания техник и проблем моделирования ML, включая выбор модели, выбор данных и функций, обучение моделей, настройка гиперпараметров, размерность, смещение/дисперсия и валидация. - Решение сложных проблем путем написания и проверки кода приложения, разработки и проверки модели ML, а также автоматизации тестирования и развертывания. - Сотрудничество в рамках междисциплинарной гибкой команды для создания и улучшения программного обеспечения, которое обеспечивает работу самых передовых приложений для больших данных и машинного обучения. - Повторное обучение, поддержание и мониторинг моделей в производстве. - Использование или создание облачных архитектур, технологий и/или платформ для доставки оптимизированных моделей ML в масштабах. - Создание оптимизированных конвейеров данных для питания моделей ML. - Применение наилучших практик непрерывной интеграции и непрерывного развертывания, включая автоматизацию тестирования и мониторинга, для обеспечения успешного развертывания моделей ML и кода приложений. - Обеспечение надлежащего управления всем кодом для снижения уязвимостей, правильного управления моделями с точки зрения риска, а также следования лучшим практикам в области ответственного и объясняемого машинного обучения. - Использование языков программирования, таких как Python, Scala или Java. Базовые квалификации: - Бакалаврский диплом - Не менее 6 лет опыта проектирования и создания решений, требующих больших объемов данных, с использованием распределенных вычислений (опыт стажировок не учитывается) - Не менее 4 лет опыта программирования на Python, Scala или Java - Не менее 2 лет опыта создания, масштабирования и оптимизации систем ML Предпочтительные квалификации: - Магистерская или докторская степень по компьютерным наукам, электротехнике, математике или смежной области - 3+ года опыта в создании готовых к производству конвейеров данных для прокачки моделей ML - 3+ года профессионального опыта работы с признанным в отрасли рамочным решением ML, таким как scikit-learn, PyTorch, Dask, Spark или TensorFlow - 2+ года опыта в разработке производительного, устойчивого и поддерживаемого кода - 2+ года опыта работы с сбором и подготовкой данных для моделей ML - 1+ года опыта руководства командами по разработке решений ML с использованием лучших практик отрасли, моделей и автоматизации - Опыт разработки и развертывания решений ML в публичном облаке, таком как AWS, Azure или Google Cloud Platform - Опыт проектирования, реализации и масштабирования сложных конвейеров данных для моделей ML и оценки их производительности - Влияние на отрасль через презентации на конференциях, статьи, блоги, вклад в open source или патенты В настоящее время компания Capital One не будет спонсировать нового кандидата для получения разрешения на работу на этой позиции. Минимальная и максимальная годовая зарплата для этой должности, указанные ниже по местоположению, относятся исключительно к кандидатам, которые нанимаются для работы в одном из этих мест, и указывают на сумму, которую Capital One готов заплатить на момент этого объявления. Заработная плата для работников с неполным рабочим днем будет рассчитана пропорционально согласованным регулярным рабочим часам. Нью-Йорк (гибридная форма работы на месте): от $197,400 до $225,300 годовой зарплаты для ведущего инженера по машинному обучению Кандидаты, нанятые на работу в других местах, будут получать зарплату, соответствующую этому местоположению, а фактическая годовая зарплата, предлагаемая любому кандидату в момент найма, будет отражена исключительно в письме с предложением кандидату. На этой роли также возможно получение сдельного вознаграждения, которое может включать призовые и/или долгосрочные стимулы (LTI). Вознаграждения могут быть безусловными или условными, в зависимости от плана. Capital One предлагает всесторонний, конкурентоспособный и включающий комплект здравоохранительных, финансовых и других льгот, поддерживающих ваше общее благополучие. Узнайте больше на веб-сайте карьеры Capital One. Элегантность варьируется в зависимости от полного или неполного рабочего дня, статуса освобождения от уплаты налогов или неосвобождения, а также уровня управления.