Principal Data Scientist, US Card Management

Местоположение: Маклин, Вирджиния, Соединенные Штаты

Компания: Capital One

Присоединяйтесь к нашей команде в Capital One и будьте на передовой следующей волны инноваций в индустрии кредитных карт. Наш Главный специалист по данным в управлении кредитными карточками в США будет использовать передовые технологии и методы машинного обучения для принятия решений на базе данных и улучшения финансового положения наших клиентов.

Команда по управлению данными кредитных карт в США занимается разработкой ведущих в отрасли моделей машинного обучения для оптимизации решений по управлению кредитными картами, включая увеличение кредитного лимита. Мы тесно сотрудничаем с инженерами по данным, инженерными платформами, менеджерами продуктов, кредитными аналитиками и бизнес-аналитиками для предоставления комплексных решений от идеи до реализации. Мы как креативные решатели проблем постоянно ведем инновации и улучшаем нашу модель, делая ее более динамичной, адаптивной, надежной и интеллектуальной.

• Сотрудничать с межфункциональной командой, включая специалистов по данным, инженеров-разработчиков и менеджеров продуктов для предоставления клиент-ориентированных продуктов.
• Использовать широкий технологический стек – Python, Conda, AWS, H2O, Spark и другие – для выявления инсайтов в огромных наборах данных.
• Разрабатывать модели машинного обучения на всех этапах жизненного цикла, от дизайна и обучения до оценки, валидации и внедрения.
• Преобразовывать сложные данные в реалистичные бизнес-цели, используя сильные межличностные навыки.

Ориентированность на клиента

Страстно принимать правильные решения для наших клиентов, от анализа данных до создания решений.

Инновационный подход

Постоянно исследовать и применять появляющиеся технологии и методики для того, чтобы быть на шаг впереди в своей области.

Креативность

Умение определять и решать крупные, сложные проблемы с уникальными и эффективными решениями.

Техническая экспертиза

Опыт работы с языками с открытым исходным кодом и облачными вычислительными платформами, подкрепленный практическим опытом разработки решений в области науки о данных.

Статистическая компетентность

Опыт построения, валидации и бэктестинга моделей, а также интерпретации инструментов анализа данных, таких как матрицы ошибок или кривые ROC. Навыки в кластеризации, классификации, анализе настроений, временных рядах и глубоком обучении.

Увлеченность данными

Уверенное обращение с большими данными, способность извлекать, объединять и анализировать данные из различных источников и структур.

• Степень бакалавра и 5 лет опыта в анализе данных или степень магистра и 3 года опыта в анализе данных, или PhD с необходимой степенью, полученной до даты начала работы.
• Минимум 1 год опыта работы с языками программирования с открытым исходным кодом для анализа больших данных.
• Минимум 1 год опыта в области машинного обучения.
• Минимум 1 год опыта работы с реляционными базами данных.

• Степень магистра или PhD в области STEM (наука, технологии, инженерия, математика).
• Минимум 1 год опыта работы с AWS.
• Минимум 3 года опыта работы с Python, Scala или R.
• Минимум 3 года опыта работы с машинным обучением.
• Минимум 3 года опыта работы с SQL.

Заработная плата для постоянных должностей варьируется в зависимости от местоположения. Например, в Нью-Йорке (работа в гибридном режиме): $165,