Головний інженер з машинного навчання

Центр 1 (19052), Сполучені Штати Америки, МакЛін, Вірджинія Головний інженер машинного навчання Як інженер машинного навчання в Capital One (MLE), ви будете частиною гнучкої команди, що працює над перетворенням систем і застосунків машинного навчання для масштабного впровадження в продукцію. Ви будете брати участь у глибокому технічному дизайні, розробці та запуску застосунків машинного навчання за допомогою сучасних і нових технологічних платформ. Ви будете зосереджені на архітектурному дизайні машинного навчання, розробці та перегляді коду моделей і застосунків, а також забезпеченні високої доступності і продуктивності наших застосунків машинного навчання. Ви будете мати можливість постійно вчитися і використовувати найновітіші та кращі методи в області інженерії машинного навчання. Приєднавшись до групи Capital One Travel Decisioning, ви отримаєте можливість створювати моделі машинного навчання, які будуть в основі надання нашим клієнтам персоналізованих рекомендацій, пропозицій та туристичних послуг. Що ви будете робити на цій ролі: Роль MLE перекривається з багатьма дисциплінами, такими як Ops, Modeling та Data Engineering. У цій ролі ви будете здійснювати багато дій, пов'язаних із інженерією машинного навчання, які можуть включати одне або кілька наступних: - Розробляти, розробляти та/або запускати ML-моделі та компоненти, які вирішують реальні бізнес-проблеми, співпрацюючи з командами продуктів та наукових даних. - Робите обґрунтовані рішення щодо ML-інфраструктури, використовуючи своє розуміння технік моделювання ML та проблем, включаючи вибір моделі, вибір даних та особливостей, навчання моделей, настройку гіперпараметрів, розмірність, упередженість/варіацію та перевірку. - Розв'язувати складні проблеми, написавши та протестувавши код застосунку, розробляючи та валідуючи моделі ML та автоматизуючи тести та розгортання. - Співпрацювати в складі міжфункціональної гнучкої команди для створення та вдосконалення програмного забезпечення, яке дозволяє державним машинам використовувати застосунки для обробки великих даних та машинного навчання. - Знову навчати, обслуговувати та моніторити моделі в продукції. - Використовувати або створювати хмарні архітектури, технології та/або платформи для доставки оптимізованих ML-моделей на велику шкалу. - Створювати оптимізовані конвеєри даних для підгодовування ML-моделей. - Впроваджувати кращі практики неперервної інтеграції та неперервного розгортання, включаючи автоматизацію тестування та моніторинг, щоб забезпечити успішне розгортання ML-моделей та коду застосунку. - Переконуємося, що всі коди добре управляються для зниження вразливостей, моделі добре контролюються з точки зору ризику, а ML дотримується найкращих практик відповідного та пояснюваного AI. - Використовуємо мови програмування, такі як Python, Scala або Java. Базові вимоги: - Бакалаврський диплом - Мінімум 6 років досвіду розробки та створення рішень, що вимагають великої кількості даних, за допомогою розподіленого обчислення (досвід проходження стажування не враховується) - Мінімум 4 роки досвіду програмування з використанням Python, Scala або Java - Мінімум 2 роки досвіду розробки, масштабування та оптимізації систем ML Бажані кваліфікації: - Ступінь магістра або доктора філософії у галузі комп'ютерних наук, електротехніки, математики або подібного напрямку - 3+ роки досвіду розробки продуктивних конвеєрів даних для підгодовування ML-моделей - 3+ роки професійного досвіду з використанням ML-рамки визнаної у галузі, такої як scikit-learn, PyTorch, Dask, Spark або TensorFlow - 2+ роки досвіду розробки продуктивного, стійкого до відмов та легко підтримуваного коду - 2+ роки досвіду зі збиранням даних та підготовкою ML-моделей - 1+ рік досвіду керування командами при розробці ML-рішень за допомогою найкращих практик, шаблонів та автоматизації сектору. - Досвід розробки та розгортання ML-рішень у загальнодоступній хмарі, такій як AWS, Azure або Google Cloud Platform - Досвід проектування, впровадження та масштабування складних конвеєрів даних для ML-моделей та оцінювання їх продуктивності - Вплив на галузь через презентації на конференціях, статті, блоги, участь в відкритому джерелі, або патенти На цей час, Capital One не буде спонсорувати нового кандидата для отримання дозволу на роботу для цієї позиції. Мінімальна та максимальна повна щорічна зарплата для цієї ролі перераховані нижче, за місцем розташування. Зверніть увагу, що ця інформація про зарплату виключно для кандидатів, прийнятих на роботу для виконання роботи в одному з цих розташувань, і відповідає сумі, яку Capital One готовий заплатити на момент цього розміщення. Зарплати для неповної роботи будуть пропорційно зменшені на базі затверджених регулярних робочих годин. Нью-Йорк (гибрид на місці): $197,400 - $225,300 за головного інженера машинного навчання Кандидати, прийняті на роботу в інших місцях, отримають діапазон зарплати, пов'язаного з цим розташуванням, а реальна щорічна зарплата, запропонована будь-якому кандидату на момент найму, буде відображена виключно в пропозиції кандидату. Ця роль також має право отримати додаткову компенсацію, засновану на результативності, яка може включати грошові бонуси та/або довгострокові заохочення (LTI). Інцентиви можуть бути дискреційніми або не дискреційними, залежно від плану. Capital One пропонує всеосяжний, конкурентний і інклюзивний набір медичних, фінансових та інших пільг, які підтримують ваше загальне благополуччя. Дізнайтеся більше на веб-сайті кар'єри Capital One. Прийняття залежить від повного або неповного робочого часу, статусу звільнення або незвільнення, та рівня управління.