Capital One está buscando un Ingeniero Senior de Machine Learning (MLE) para unirse a un equipo ágil dedicado a la producción de aplicaciones y sistemas de aprendizaje automático a escala. El candidato ideal participará en el diseño técnico detallado, desarrollo e implementación de aplicaciones de aprendizaje automático utilizando plataformas tecnológicas existentes y emergentes.
Este rol se centra en el diseño arquitectónico del aprendizaje automático, el desarrollo y la revisión del código de modelos y aplicaciones, y la garantía de la alta disponibilidad y el rendimiento de las aplicaciones de aprendizaje automático. Se ofrece la oportunidad de aprender continuamente y aplicar las últimas innovaciones y mejores prácticas en ingeniería de aprendizaje automático.
Responsabilidades clave:
- Diseñar, construir y/o implementar modelos y componentes de ML que resuelvan problemas empresariales del mundo real, en colaboración con los equipos de Producto y Ciencia de Datos.
- Informar las decisiones de infraestructura de ML utilizando la comprensión de las técnicas y problemas de modelado de ML, incluyendo la elección del modelo, los datos, la selección de características, el entrenamiento del modelo, la optimización de hiperparámetros, la dimensionalidad, el sesgo/varianza y la validación.
- Resolver problemas complejos escribiendo y probando código de aplicación, desarrollando y validando modelos de ML, y automatizando pruebas y despliegues.
- Colaborar como parte de un equipo ágil multifuncional para crear y mejorar software que permita aplicaciones de big data y ML de última generación.
- Reentrenar, mantener y monitorear modelos en producción.
- Aprovechar o construir arquitecturas, tecnologías y/o plataformas basadas en la nube para ofrecer modelos de ML optimizados a escala.
- Construir canalizaciones de datos optimizadas para alimentar modelos de ML.
- Aprovechar las mejores prácticas de integración continua y despliegue continuo, incluyendo la automatización de pruebas y el monitoreo, para garantizar el despliegue exitoso de modelos de ML y código de aplicación.
- Garantizar que todo el código esté bien gestionado para reducir las vulnerabilidades, que los modelos estén bien gobernados desde una perspectiva de riesgo y que el ML siga las mejores prácticas en IA Responsable y Explicable.
- Utilizar lenguajes de programación como Python, Scala o Java.
Requisitos básicos:
- Título universitario.
- Al menos 8 años de experiencia diseñando y construyendo soluciones intensivas en datos utilizando computación distribuida (la experiencia en prácticas no aplica).
- Al menos 4 años de experiencia programando con Python, Scala o Java.
- Al menos 3 años de experiencia construyendo, escalando y optimizando sistemas de ML.
- Al menos 2 años de experiencia liderando equipos que desarrollan soluciones de ML.
Requisitos preferidos:
- Maestría o doctorado en ciencias de la computación, ingeniería eléctrica, matemáticas o un campo similar.
- Experiencia desarrollando e implementando soluciones de ML en una nube pública como AWS, Azure o Google Cloud Platform.
- Más de 4 años de experiencia práctica con un framework de ML reconocido en la industria como scikit-learn, PyTorch, Dask, Spark o TensorFlow.
- Más de 3 años de experiencia desarrollando código performante, resiliente y mantenible.
- Más de 3 años de experiencia con la recopilación y preparación de datos para modelos de ML.
- Más de 3 años de experiencia en gestión de personas.
- Impacto en la industria del ML a través de presentaciones en conferencias, artículos, publicaciones de blog, contribuciones de código abierto o patentes.
- Más de 3 años de experiencia construyendo canalizaciones de datos listas para producción que alimentan modelos de ML.
- Capacidad para comunicar conceptos técnicos complejos de forma clara a una variedad de audiencias.
Capital One considerará patrocinar la autorización de empleo para un nuevo solicitante calificado para este puesto.
Los salarios anuales mínimos y máximos para este puesto son los siguientes, según la ubicación. Tenga en cuenta que esta información salarial es solo para candidatos contratados para trabajar en una de estas ubicaciones y se refiere a la cantidad que Capital One está dispuesto a pagar en el momento de esta publicación. Los salarios para los puestos a tiempo parcial se prorratearán en función del número de horas acordadas para trabajar regularmente.
Boston, MA: $225,400 – $257,200 para Ingeniero Senior de Machine Learning
McLean, VA: $225,400 – $257,200 para Ingeniero Senior de Machine Learning
Nueva York, NY: $245,900 – $280,600 para Ingeniero Senior de Machine Learning
San Francisco, CA: $245,900 – $280,600 para Ingeniero Senior de Machine Learning
San José, CA: $245,900 – $280,600 para Ingeniero Senior de Machine Learning
Los candidatos contratados para trabajar en otras ubicaciones estarán sujetos al rango salarial asociado con esa ubicación, y la cantidad salarial anual real ofrecida a cualquier candidato en el momento de la contratación se reflejará únicamente en la carta de oferta del candidato.
Este puesto también es elegible para recibir una compensación basada en el rendimiento, que puede incluir bonificaciones en efectivo y/o incentivos a largo plazo (ILP). Los incentivos pueden ser discrecionales o no discrecionales según el plan.
Capital One ofrece un conjunto integral, competitivo e inclusivo de beneficios de salud, financieros y otros que apoyan su bienestar general. Obtenga más información en el sitio web de Capital One Careers. La elegibilidad varía según el estado de tiempo completo o parcial, el estado exento o no exento y el nivel de gestión.
Se espera que este puesto acepte solicitudes durante un mínimo de 5 días hábiles. No se aceptan agencias. Capital One es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades (EOE, incluyendo discapacidad/veteranos) comprometido con la no discriminación en cumplimiento de las leyes federales, estatales y locales aplicables. Capital One promueve un lugar de trabajo libre de drogas. Capital One considerará para el empleo a solicitantes calificados con antecedentes penales de una manera consistente con los requisitos de las leyes aplicables con respecto a las investigaciones de antecedentes penales, incluyendo, en la medida aplicable, el Artículo 23-A de la Ley de Corrección de Nueva York; el Artículo 49 del Código de Policía de San Francisco, California, Secciones 4901-4920; la Ley de Oportunidades Justas de Nueva York; la Ley de Evaluación de Registros Penales Justos de Filadelfia; y otras leyes y regulaciones federales, estatales y locales aplicables con respecto a las investigaciones de antecedentes penales.
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