Местоположение: 11, Вест 19-я улица (22008), Соединенные Штаты Америки, Нью-Йорк, Нью-Йорк
Присоединяйтесь к компании Capital One, входящей в Fortune 200, славящейся своими новаторскими достижениями в индустрии кредитных карт с 1988 года. Мы лидируем в принятии решений на основе данных, используя статистическое моделирование и новейшие технологии. Мы ищем Менеджера по науке о данных - Мошенничество, Глубокое Обучение, чтобы присоединиться к нашей динамичной команде по борьбе с мошенничеством. Помогите нам защищать наших клиентов и Capital One от мошенников, разрабатывая инновационные модели машинного обучения для улучшения клиентского опыта и предотвращения мошенничества на всех этапах взаимодействия с клиентом.
- Использование техник глубокого обучения и моделирования последовательностей для создания моделей мошенничества.
- Сотрудничество с межфункциональной командой из ученых, инженеров-программистов и продуктовых менеджеров для создания ориентированных на клиента продуктов.
- Использование технологического стека, включающего Python, Conda, AWS, H2O, Spark, Pytorch, Tensorflow и других для выявления инсайтов из обширных числовых и текстовых данных.
- Разработка моделей машинного обучения через этапы дизайна, обучения, оценки, валидации и внедрения.
- Превращение сложных концепций науки о данных в действенные бизнес-стратегии, используя сильные межличностные навыки.
- Инновационный: Постоянно исследует и применяет новые технологии.
- Технический: Владеет открытыми языками программирования и увлечен разработкой программного обеспечения.
- Статистически мыслящий: Имеет опыт в создании, валидации и интерпретации моделей.
- Гуру данных: Опытен в анализе и интеграции "больших данных" из различных источников.
- Степень бакалавра и 6 лет опыта в аналитике данных, или
- Степень магистра и 4 года опыта в аналитике данных, или
- Степень PhD и 1 год опыта в аналитике данных, с обязательным получением степени до запланированной даты начала работы.
- Минимум 2 года опыта с языками программирования с открытым исходным кодом для анализа данных в большом масштабе.
- Минимум 2 года опыта в машинном обучении.
- Минимум 2 года опыта работы с реляционными базами данных.
- Минимум 1 год опыта работы с AWS.
- Минимум 2 года опыта в создании продвинутых архитектур глубокого обучения (например, RNN, CNN, Transformers).
- Минимум 2 года опыта работы с Pytorch, Tensorflow или другими фреймворками глубокого обучения.
- Минимум 4 года опыта работы с Python, Scala или R для анализа данных в большом масштабе.
- Минимум 4 года опыта работы с машинным обучением.
- Минимум 4 года опыта работы с SQL.
Диапазон зарплаты: $201,400 - $229,900 для Нью-Йорка (гибридный режим работы). Продуктивная компенсация, включая денежные бонусы и долгосрочные стимулы, может быть доступна. Льготы включают медицинское обеспечение, финансовую поддержку и другие преимущества, поддерживающие общее благополучие. Узнайте больше на сайте Capital One Careers.
Примечание: Компенсация может варьироваться для кандидатов из различных регионов, как указано в предложениях о работе.
Эта вакансия будет принимать заявки минимум в течение 5 рабочих дней. Пожалуйста,