Estados Unidos
Esri
Capital One
Engenheiro(a) Líder Sênior de Machine Learning (Intelligent Foundations and Experiences)
Estados Unidos
Cambridge, Massachusetts, United States · New York, New York, United States · McLean, Virginia, United States · Richmond, Virginia, United States
PythonJavaAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Engenheiro(a) Líder Sênior de Machine Learning (Intelligent Foundations and Experiences)
Como Engenheiro(a) de Machine Learning (MLE) na Capital One, você fará parte de uma equipe Ágil dedicada à produção de aplicações e sistemas de machine learning em escala. Você participará do projeto técnico detalhado, desenvolvimento e implementação de aplicações de machine learning utilizando plataformas de tecnologia existentes e emergentes. Você se concentrará no projeto arquitetônico de machine learning, desenvolverá e revisará código de modelos e aplicações, e garantirá alta disponibilidade e desempenho de nossas aplicações de machine learning. Você terá a oportunidade de aprender continuamente e aplicar as últimas inovações e melhores práticas em engenharia de machine learning.
O que você fará na função
A função de MLE se sobrepõe a muitas disciplinas, como Operações, Modelagem e Engenharia de Dados. Nesta função, espera-se que você execute muitas atividades de engenharia de ML, incluindo uma ou mais das seguintes:
- Liderar equipes dedicadas de engenheiros de software, dados e machine learning na construção de capacidades de IA/ML para produtos de Gestão de Risco de Crédito e Financeiro, atuando como mentor técnico da equipe nessas tecnologias principais
- Projetar, construir e entregar produtos e componentes impulsionados por IA que resolvam problemas de negócios do mundo real, aproveitando a experiência em experimentação de modelos, inferência de LLM, busca por similaridade e IA de agente dentro de um ambiente colaborativo de Produto e Ciência de Dados
- Colaborar com uma equipe multifuncional de engenheiros, cientistas de dados e designers para desenvolver e escalar produtos impulsionados por IA que permitam o desempenho otimizado dos associados e entreguem valor de classe mundial aos clientes
- Informar suas decisões de infraestrutura de ML usando seu entendimento de técnicas e problemas de modelagem de ML, incluindo escolha de modelo, dados e seleção de recursos, treinamento de modelo, ajuste de hiperparâmetros, dimensionalidade, viés/variância e validação)
- Resolver problemas complexos escrevendo e testando código de aplicação, desenvolvendo e validando modelos de ML, e automatizando testes e implantação
- Retreinar, manter e monitorar modelos em produção
- Aproveitar ou construir arquiteturas, tecnologias e/ou plataformas baseadas em nuvem para entregar modelos de ML otimizados em escala.
- Construir pipelines de dados otimizados para alimentar modelos de ML
- Aproveitar as melhores práticas de integração contínua e implantação contínua, incluindo automação de testes e monitoramento, para garantir a implantação bem-sucedida de modelos de ML e código de aplicação
- Garantir que todo o código seja bem gerenciado para reduzir vulnerabilidades, os modelos sejam bem governados em termos de risco e o ML siga as melhores práticas em IA Responsável e Explicável
- Utilizar um amplo conjunto de tecnologias de IA de Código Aberto e SaaS e usar linguagens de programação como Python, Scala ou Java
Requisitos mínimos
Qualificações Básicas
- Bacharelado
- Pelo menos 8 anos de experiência projetando e construindo soluções intensivas em dados usando computação distribuída (experiência de estágio não se aplica)
- Pelo menos 4 anos de experiência em programação com Python, Scala ou Java
- Pelo menos 3 anos de experiência construindo, escalando e otimizando sistemas de ML
- Pelo menos 2 anos de experiência liderando equipes no desenvolvimento de soluções de ML
Qualificações Preferenciais
- Mestrado em Ciência da Computação, IA, Engenharia Elétrica, Engenharia da Computação ou área similar
- 6+ anos de experiência projetando, desenvolvendo, entregando e suportando serviços de IA em escala
- 3+ anos de experiência desenvolvendo algoritmos ou tecnologias de IA e ML usando Python
- 2+ anos de experiência com Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
- Experiência em se manter atualizado com as últimas pesquisas de ML com uma capacidade intuitiva de entender publicações científicas e aplicar judiciosamente técnicas novas em produção
- Experiência em implantar soluções escaláveis de IA/ML em nuvem pública como AWS Bedrock, Google Cloud, Azure
- Experiência em projetar, implementar e escalar pipelines de dados complexos para modelos de ML e avaliar seu desempenho
Capital One considerará o patrocínio de um novo candidato qualificado para autorização de emprego para esta posição.
Os salários anuais mínimos e máximos em tempo integral para esta função são listados abaixo, por localidade. Por favor, note que estas informações salariais são exclusivamente para candidatos contratados para trabalhar em uma dessas localidades e referem-se ao valor que a Capital One está disposta a pagar no momento desta publicação. Os salários para funções de meio período serão prorrateados com base no número acordado de horas a serem trabalhadas regularmente.
Cambridge, MA: $229,900 - $262,400 para Engenheiro(a) Líder Sênior de Machine Learning
McLean, VA: $229,900 - $262,400 para Engenheiro(a) Líder Sênior de Machine Learning
Nova York, NY: $250,800 - $286,200 para Engenheiro(a) Líder Sênior de Machine Learning
Richmond, VA: $209,000 - $238,500 para Engenheiro(a) Líder Sênior de Machine Learning
Candidatos contratados para trabalhar em outras localidades estarão sujeitos à faixa salarial associada a essa localidade, e o valor real do salário anual oferecido a qualquer candidato no momento da contratação será refletido exclusivamente na carta de oferta do candidato.
Espera-se que esta função aceite candidaturas por um mínimo de 5 dias úteis.
Não são aceitas agências. A Capital One é um empregador que oferece igualdade de oportunidades (EOE, incluindo deficiência/veterano) comprometida com a não discriminação em conformidade com as leis federais, estaduais e locais aplicáveis. A Capital One promove um local de trabalho livre de drogas.
A Capital One considerará para emprego candidatos qualificados com histórico criminal de maneira consistente com os requisitos das leis aplicáveis relativas a inquéritos de antecedentes criminais, incluindo, conforme aplicável, o Artigo 23-A da Lei de Correção de Nova York; o Código de Polícia de São Francisco, Califórnia, Artigo 49, Seções 4901-4920; a Lei de Oportunidade Justa de Nova York; a Lei de Triagem Justa de Registros Criminais da Filadélfia; e outras leis e regulamentos federais, estaduais e locais aplicáveis relativos a inquéritos de antecedentes criminais.
Se você visitou nosso site em busca de informações sobre oportunidades de emprego ou para se candidatar a uma vaga, e necessita de acomodação, entre em contato com o Recrutamento da Capital One pelo telefone 1-800-304-9102 ou por e-mail em [email protected] [[email protected]].
Todas as informações que você fornecer serão mantidas em sigilo e serão usadas apenas na medida necessária para fornecer as acomodações razoáveis necessárias.
Para suporte técnico ou dúvidas sobre o processo de recrutamento da Capital One, envie um e-mail para [email protected] [[email protected]]
A Capital One não fornece, endossa nem garante e não é responsável por produtos, serviços, ferramentas educacionais de terceiros ou outras informações disponíveis através deste site.
Esta função também é elegível para ganhar remuneração variável baseada em desempenho, que pode incluir bônus em dinheiro e/ou incentivos de longo prazo (LTI). Os incentivos podem ser discricionários ou não discricionários, dependendo do plano.
A Capital One oferece um conjunto abrangente, competitivo e inclusivo de benefícios de saúde, financeiros e outros que apoiam seu bem-estar total. Saiba mais no site de Carreiras da Capital One capitalonecareers.com/benefits.
A elegibilidade varia com base no status de tempo integral ou parcial, status de isenção ou não isenção e nível gerencial.
A Capital One Financial é composta por várias entidades diferentes. Observe que qualquer posição anunciada no Canadá é para a Capital One Canada, qualquer posição anunciada no Reino Unido é para a Capital One Europe e qualquer posição anunciada nas Filipinas é para a Capital One Philippines Service Corp. (COPSSC).
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