Manager Data Scientist - The Card Loss Forecasting and Allowance team

Center 2 (19050), Соединенные Штаты Америки, Маклин, Вирджиния

В Capital One мы находимся в авангарде переосмысления того, как мир видит финансовые услуги. Наша приверженность превосходству очевидна в том, как мы используем аналитику данных и технологии для адаптации продуктов и услуг, обеспечивая удовлетворение клиентов и оптимизированную работу. Наша команда данных играет ключевую роль в воплощении инноваций, которые преобразуют банковский опыт.

Будучи Менеджером-дата-сайентистом в команде прогнозирования потерь по картам и резервов, вы будете возглавлять проекты, интегрирующие сложные модели машинного обучения для прогнозирования и управления потерями по портфелю кредитных карт.

• Сотрудничать с мультифункциональными командами, включая дата-сайентистов, инженеров-программистов и менеджеров продуктов, для разработки финансовых продуктов с высоким воздействием.
• Использовать широкий спектр технологий, таких как Python, AWS и Spark, для извлечения действенных выводов из больших и сложных наборов данных.
• Возглавить модернизацию процессов прогнозирования потерь, улучшая платформы, поддерживающие финансовое планирование и стресс-тестирование.
• Проходить через весь жизненный цикл разработки моделей – от идеи до внедрения – обеспечивая, чтобы модели соответствовали высоким стандартам эффективности и удобства использования.

Человек с взглядом в будущее, который ставит клиентов на первое место, ценит инновации и обладает творческим мышлением. Ваши сильные лидерские качества позволяют вам бросать вызов устоявшемуся порядку и руководить сложными проектами. Владение открытыми программными платформами, облачными платформами, построением моделей и анализом данных входит в ваш технический набор инструментов. Вас интересует не просто работа, а платформа для оказания значительного воздействия.

• Наличие степени бакалавра с 6+ годами опыта в аналитике данных, или степени магистра с 4+ годами опыта, или докторской степени с 1+ годом опыта в аналитике данных.
• По меньшей мере 2 года практического опыта с открытым программированием для анализа данных в больших масштабах и машинного обучения.
• Минимум 2 года работы с реляционными базами данных.

• Доктор