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Capital One
Manager, Data Scientist - Kreditprüfung
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New York, New York, United States · Charlotte, North Carolina, United States · Plano, Texas, United States · McLean, Virginia, United States · Richmond, Virginia, United States
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Über die Stelle
Manager, Data Scientist - Kreditprüfung
Daten stehen im Mittelpunkt unseres Handelns. Als Startup haben wir die Kreditkartenbranche revolutioniert, indem wir jedes Kreditkartenangebot individuell personalisiert haben, unter Verwendung von statistischer Modellierung und der relationalen Datenbank – hochmoderne Technologie im Jahr 1988! Wenige Jahre später sind wir durch diese kleine Innovation und unsere Leidenschaft für Daten zu einem Fortune 200-Unternehmen und einem führenden Anbieter im Bereich datengesteuerter Entscheidungsfindung aufgestiegen.
Als Data Scientist bei Capital One werden Sie Teil eines Teams, das die nächste Welle der Disruption in einem völlig neuen Ausmaß anführt. Wir nutzen die neuesten Technologien im Bereich Computing und machine learning und verarbeiten Milliarden von Kundendatensätzen, um die großen Chancen zu erschließen, die alltäglichen Menschen helfen, Geld, Zeit und Leid in ihrem Finanzleben zu sparen.
Teambeschreibung
Im Team für Daten- und innovative Lösungen für Kreditprüfungsmodelle bei Capital One verteidigen wir das Unternehmen gegen Modellfehler und finden neue Wege, um mit Modellen bessere Entscheidungen zu treffen. Wir nutzen unsere Expertise in Statistik, Softwareentwicklung und Business, um die besten Ergebnisse im Risikomanagement und im gesamten Unternehmen zu erzielen.
Wir verstehen, dass wir uns nicht auf die Zukunft vorbereiten können, indem wir uns nur auf die Gegenwart konzentrieren. Deshalb investieren wir in die Zukunft: in neue Fähigkeiten, bessere Werkzeuge und die Pflege eines Netzwerks vertrauenswürdiger Partner.
Wir arbeiten mit erstklassigen Data Scientists, Analysten, Experten für Kreditrisikomanagement und Ingenieuren zusammen, um innovative Lösungen zu entwickeln, die sich sinnvoll auf das Endergebnis des Unternehmens auswirken. Wir tun dies in einer kollaborativen Umgebung, die individuelle Einblicke schätzt, jeden Mitarbeiter ermutigt, neue Verantwortlichkeiten zu übernehmen, kontinuierliches Lernen fördert und Innovation belohnt.
Rollenbeschreibung
In dieser Rolle werden Sie:
- Eine breite Palette von Technologien wie Python, Conda, AWS, H2O, Spark und mehr nutzen, um die in riesigen Mengen numerischer und textueller Daten verborgenen Erkenntnisse aufzudecken
- Statistische und machine learning Modelle erstellen, um die in Produktion befindlichen Modelle herauszufordern
- Ihre zwischenmenschlichen Fähigkeiten einsetzen, um die Komplexität Ihrer Arbeit in greifbare Geschäftsziele zu übersetzen
- Mit einem funktionsübergreifenden Team aus Data Scientists, Kreditrisikoexperten und Produktmanagern zusammenarbeiten, um ein Produkt zu liefern, das Kunden lieben
Mindestanforderungen
Der ideale Kandidat ist:
- Technisch versiert. Sie sind vertraut mit Open-Source-Sprachen und engagieren sich leidenschaftlich für deren Weiterentwicklung. Sie verfügen über praktische Erfahrung in der Entwicklung von Data-Science-Lösungen mit Open-Source-Tools und Cloud-Computing-Plattformen.
- Statistisch denkend. Sie haben Modelle erstellt, validiert und rückgetestet. Sie wissen, wie man eine Konfusionsmatrix oder eine ROC-Kurve interpretiert. Sie haben Erfahrung mit Clustering, Klassifizierung, Sentimentanalyse, Zeitreihen und deep learning.
- Innovativ. Sie recherchieren und bewerten kontinuierlich neue Technologien. Sie bleiben über veröffentlichte State-of-the-Art-Methoden, Technologien und Anwendungen auf dem Laufenden und suchen nach Möglichkeiten, diese anzuwenden.
- Kreativ. Sie blühen auf, wenn Sie großen, undefinierten Problemen Struktur verleihen. Sie lieben es, Fragen zu stellen und hartnäckig nach Antworten zu suchen. Sie scheuen sich nicht, eine neue Idee zu teilen.
Grundlegende Qualifikationen
- Sie besitzen derzeit oder sind dabei, einen der folgenden Abschlüsse zu erwerben, mit der Erwartung, dass der erforderliche Abschluss am oder vor dem geplanten Startdatum erworben wird:
- Einen Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Fachbereich (Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Analytik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fachbereich) plus 6 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse
- Einen Master-Abschluss in einem quantitativen Fachbereich (Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Analytik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fachbereich) oder einen MBA mit quantitativer Ausrichtung plus 4 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse
- Eine Promotion in einem quantitativen Fachbereich (Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Analytik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fachbereich) plus 1 Jahr Erfahrung in der Datenanalyse
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Nutzung von Open-Source-Programmiersprachen für die Analyse großer Datenmengen
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Arbeit mit machine learning
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Nutzung von relationalen Datenbanken
Bevorzugte Qualifikationen
- Promotion in einem MINT-Fachbereich (Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen oder Mathematik) plus 3 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung mit Python, Scala oder R für die Analyse großer Datenmengen
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung mit machine learning
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung mit prädiktiver Modellierung
Capital One wird die Anstellung eines neuen qualifizierten Bewerbers für diese Position mit Arbeitserlaubnis in Betracht ziehen.
Die Mindest- und Höchstgehälter für eine Vollzeitstelle pro Jahr sind unten nach Standort aufgeführt. Bitte beachten Sie, dass diese Gehaltsinformationen ausschließlich für Kandidaten gelten, die eingestellt werden, um in einem dieser Standorte zu arbeiten, und sich auf den Betrag beziehen, den Capital One zum Zeitpunkt der Veröffentlichung zu zahlen bereit ist. Gehälter für Teilzeitstellen werden anteilig auf der Grundlage der vereinbarten regelmäßigen Arbeitsstunden berechnet.
Charlotte, NC: $179,400 - $204,700 für Mgr, Data Science
McLean, VA: $197,300 - $225,100 für Mgr, Data Science
New York, NY: $215,200 - $245,600 für Mgr, Data Science
Plano, TX: $179,400 - $204,700 für Mgr, Data Science
Richmond, VA: $179,400 - $204,700 für Mgr, Data Science
Riverwoods, IL: $179,400 - $204,700 für Mgr, Data Science
Kandidaten, die für die Arbeit an anderen Standorten eingestellt werden, unterliegen der für diesen Standort geltenden Gehaltsspanne. Der tatsächlich angebotene Jahresgehaltbetrag zum Zeitpunkt der Einstellung wird ausschließlich im Angebotsschreiben des Kandidaten aufgeführt.
Für diese Stelle werden voraussichtlich mindestens 5 Arbeitstage lang Bewerbungen angenommen.
Keine Agenturen bitte. Capital One ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit (EOE, einschließlich Behinderten/Veteranen) fördert und sich zur Nichtdiskriminierung in Übereinstimmung mit den geltenden Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen verpflichtet. Capital One fördert ein drogenfreies Arbeitsumfeld.
Capital One wird qualifizierte Bewerber mit Vorstrafen für die Beschäftigung in einer Weise berücksichtigen, die mit den Anforderungen der geltenden Gesetze bezüglich strafrechtlicher Hintergrundprüfungen übereinstimmt, einschließlich, soweit zutreffend, Artikel 23-A des New Yorker Korrekturgesetzes; San Francisco, Kalifornien Polizeigesetz Artikel 49, Abschnitte 4901-4920; New York City Fair Chance Act; Philadelphia Fair Criminal Records Screening Act; und andere geltende Bundes-, Landes- und lokale Gesetze und Vorschriften bezüglich strafrechtlicher Hintergrundprüfungen.
Wenn Sie unsere Website besucht haben, um Informationen über Beschäftigungsmöglichkeiten zu erhalten oder sich für eine Stelle zu bewerben, und Sie eine barrierefreie Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie bitte das Recruiting-Team von Capital One unter 1-800-304-9102 oder per E-Mail an [email protected] [[email protected]].
Alle von Ihnen bereitgestellten Informationen werden vertraulich behandelt und nur in dem Umfang verwendet, der zur Bereitstellung der erforderlichen angemessenen Anpassungen erforderlich ist.
Für technischen Support oder Fragen zum Recruiting-Prozess von Capital One senden Sie bitte eine E-Mail an [email protected] [[email protected]].
Capital One stellt keine Produkte, Dienstleistungen, Bildungswerkzeuge oder andere Informationen von Drittanbietern zur Verfügung, die über diese Website verfügbar sind, unterstützt diese nicht und garantiert sie nicht und haftet nicht dafür.
Capital One Financial besteht aus mehreren verschiedenen Einheiten. Bitte beachten Sie, dass jede in Kanada ausgeschriebene Stelle für Capital One Canada gilt, jede in Großbritannien ausgeschriebene Stelle für Capital One Europe und jede auf den Philippinen ausgeschriebene Stelle für Capital One Philippines Service Corp. (COPSSC).
Diese Rolle ist außerdem berechtigt, leistungsabhängige variable Vergütung zu erhalten, die Bargeldboni und/oder langfristige Anreize (LTI) umfassen kann. Anreize können je nach Plan nach Ermessen des Unternehmens oder nicht nach Ermessen des Unternehmens gewährt werden.
Capital One bietet ein umfassendes, wettbewerbsfähiges und inklusives Paket an Gesundheits-, Finanz- und anderen Leistungen, die Ihr gesamtes Wohlbefinden unterstützen. Erfahren Sie mehr auf der Karriereseite von Capital One capitalonecareers.com/benefits.
Die Berechtigung variiert je nach Voll- oder Teilzeitstatus, leitender oder nicht leitender Position und Managementebene.
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