Vereinigte Staaten
Launch Legends
Capital One
Senior Lead Machine Learning Engineer (Intelligent Foundations and Experiences)
Vereinigte Staaten
Cambridge, Massachusetts, United States · New York, New York, United States · McLean, Virginia, United States · Richmond, Virginia, United States
PythonJavaAWS
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Über die Stelle
Senior Lead Machine Learning Engineer (Intelligent Foundations and Experiences)
Als Machine Learning Engineer (MLE) bei Capital One sind Sie Teil eines agilen Teams, das sich der Produktion von machine learning Anwendungen und Systemen im großen Maßstab widmet. Sie werden an der detaillierten technischen Konzeption, Entwicklung und Implementierung von machine learning Anwendungen unter Verwendung bestehender und neuer Technologieplattformen mitwirken. Sie konzentrieren sich auf das machine learning Architektural-Design, entwickeln und überprüfen Modell- und Anwendungscode und stellen die hohe Verfügbarkeit und Leistung unserer machine learning Anwendungen sicher. Sie haben die Möglichkeit, kontinuierlich die neuesten Innovationen und Best Practices im machine learning Engineering zu erlernen und anzuwenden.
Was Sie in der Rolle tun werden
Die MLE-Rolle überschneidet sich mit vielen Disziplinen wie Ops, Modellierung und Data Engineering. In dieser Rolle werden Sie voraussichtlich viele ML-Engineering-Aktivitäten durchführen, darunter eine oder mehrere der folgenden:
- Leitung dedizierter Pods von Software-, Daten- und machine learning-Ingenieuren beim Aufbau von KI/ML-Funktionen für Produkte im Bereich Kredit- und Finanzrisikomanagement, als technischer Mentor für das Team bei diesen Kerntechnologien
- Entwurf, Aufbau und Bereitstellung von KI-gestützten Produkten und Komponenten, die reale Geschäftsprobleme lösen, unter Nutzung von Fachwissen in den Bereichen Modell-Experimentation, LLM-Inferenz, Ähnlichkeitssuche und Agenten-KI in einer kollaborativen Produkt- und Data-Science-Umgebung
- Zusammenarbeit mit einem funktionsübergreifenden Team von Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Designern zur Entwicklung und Skalierung von KI-gestützten Produkten, die eine optimierte Mitarbeiterleistung ermöglichen und erstklassigen Kundennutzen liefern
- Informieren Ihrer ML-Infrastruktur-Entscheidungen durch Ihr Verständnis von ML-Modellierungstechniken und -problemen, einschließlich der Wahl des Modells, der Daten- und Feature-Auswahl, des Modelltrainings, des Hyperparameter-Tunings, der Dimensionalität, des Bias/Varianz-Verhältnisses und der Validierung)
- Lösung komplexer Probleme durch Schreiben und Testen von Anwendungscode, Entwicklung und Validierung von ML-Modellen sowie Automatisierung von Tests und Bereitstellung
- Retraining, Wartung und Überwachung von Modellen in der Produktion
- Nutzung oder Aufbau von Cloud-basierten Architekturen, Technologien und/oder Plattformen zur Bereitstellung optimierter ML-Modelle im großen Maßstab.
- Konstruktion optimierter Datenpipelines zur Einspeisung von ML-Modellen
- Nutzung von Best Practices für Continuous Integration und Continuous Deployment, einschließlich Testautomatisierung und Überwachung, um die erfolgreiche Bereitstellung von ML-Modellen und Anwendungscode sicherzustellen
- Sicherstellen, dass der gesamte Code gut verwaltet wird, um Schwachstellen zu reduzieren, Modelle aus Risikoperspektive gut gesteuert werden und das ML bewährte Praktiken in Responsible und Explainable AI befolgt
- Nutzung eines breiten Spektrums von Open-Source- und SaaS-KI-Technologien und Verwendung von Programmiersprachen wie Python, Scala oder Java
Mindestanforderungen
Grundlegende Qualifikationen
- Bachelor-Abschluss
- Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Konzeption und im Aufbau datenintensiver Lösungen unter Verwendung von Distributed Computing (Praktikumserfahrung zählt nicht)
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Programmierung mit Python, Scala oder Java
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Aufbau, der Skalierung und der Optimierung von ML-Systemen
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Leitung von Teams, die ML-Lösungen entwickeln
Bevorzugte Qualifikationen
- Master-Abschluss in Informatik, KI, Elektrotechnik, Computertechnik oder einem ähnlichen Bereich
- 6+ Jahre Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung, Bereitstellung und Unterstützung von KI-Diensten im großen Maßstab
- 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI- und ML-Algorithmen oder -Technologien mit Python
- 2+ Jahre Erfahrung mit Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Erfahrung im Verfolgen der neuesten ML-Forschung mit der Fähigkeit, wissenschaftliche Publikationen intuitiv zu verstehen und neue Techniken produktiv anzuwenden
- Erfahrung in der Bereitstellung skalierbarer KI/ML-Lösungen in einer Public Cloud wie AWS Bedrock, Google Cloud, Azure
- Erfahrung in der Konzeption, Implementierung und Skalierung komplexer Datenpipelines für ML-Modelle und deren Leistungsbewertung
Capital One wird die Anstellung eines neuen qualifizierten Bewerbers für die Arbeitserlaubnis für diese Position in Betracht ziehen.
Die minimalen und maximalen Vollzeit-Jahresgehälter für diese Rolle 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.
Cambridge, MA: $229,900 - $262,400 für Sr. Lead Machine Learning Engineer
McLean, VA: $229,900 - $262,400 für Sr. Lead Machine Learning Engineer
New York, NY: $250,800 - $286,200 für Sr. Lead Machine Learning Engineer
Richmond, VA: $209,000 - $238,500 für Sr. Lead Machine Learning Engineer
Kandidaten, die für eine Anstellung an anderen Standorten eingestellt werden, unterliegen der Gehaltsspanne, die mit diesem Standort verbunden ist, und der tatsächliche jährliche Gehaltsbetrag, der einem Kandidaten zum Zeitpunkt der Einstellung angeboten wird, spiegelt sich ausschließlich im Angebotsschreiben des Kandidaten wider.
Für diese Stelle werden voraussichtlich Bewerbungen für mindestens 5 Werktage angenommen.
Keine Agenturen bitte. Capital One ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert (EOE, einschließlich Behinderten/Veteranen) und sich der Nichtdiskriminierung in Übereinstimmung mit den geltenden Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen verpflichtet. Capital One fördert einen drogenfreien Arbeitsplatz.
Capital One wird für die Beschäftigung qualifizierte Bewerber mit einer kriminellen Vorgeschichte in einer Weise berücksichtigen, die mit den Anforderungen der geltenden Gesetze bezüglich strafrechtlicher Hintergrundüberprüfungen übereinstimmt, einschließlich, soweit zutreffend, Artikel 23-A des New York Correction Law; San Francisco, California Police Code Artikel 49, Abschnitte 4901-4920; New York City's Fair Chance Act; Philadelphia's Fair Criminal Records Screening Act; und andere geltende Bundes-, Landes- und lokale Gesetze und Vorschriften bezüglich strafrechtlicher Hintergrundüberprüfungen.
Wenn Sie unsere Website auf der Suche nach Stellenangeboten besucht oder sich auf eine Stelle beworben haben und eine Unterstützung (Reasonable Accommodation) benötigen, wenden Sie sich bitte an Capital One Recruiting 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 Unterstützung (Reasonable Accommodations) erforderlich ist.
Für technischen Support oder Fragen zum Rekrutierungsprozess von Capital One senden Sie bitte eine E-Mail an [email protected] [[email protected]]
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Diese Rolle ist auch berechtigt, leistungsabhängige Anreizvergütungen zu verdienen, die Bargeldboni und/oder langfristige Anreize (LTI) umfassen können. Anreize können je nach Plan nach Ermessen oder nicht nach Ermessen erfolgen.
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 Capital One Karriereseite capitalonecareers.com/benefits.
Die Berechtigung variiert je nach Vollzeit- oder Teilzeitstatus, leitender oder nicht leitender Angestellter und Managementebene.
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) gilt.
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