美国，弗吉尼亚州麦克林，首席总监，应用研究
概述
在Capital One，我们正在创建可信赖和可靠的人工智能系统，改变银行业务。多年来，Capital One一直在使用机器学习技术领先行业，创造实时、智能、自动化的客户体验。从及时通知客户异常费用到实时回答他们的问题，我们在人工智能和机器学习方面的应用正在为银行业务带来人性化和简单化。我们致力于构建世界一流的应用科学和工程团队，并通过突破性的产品体验和可扩展的高性能人工智能基础设施继续领先行业。在Capital One，您将帮助将新兴人工智能能力的变革性力量引入，重新构想我们如何为喜爱我们构建的产品和服务的客户和企业提供服务。
团队描述：
AI基础团队是将我们对Capital One人工智能愿景的实现置于核心位置。我们的工作涉及研究生命周期的每个方面，从与学术界合作到构建生产系统。我们与产品、技术和业务领导者合作，将人工智能的最新技术应用于我们的业务。
这是一个人员管理角色，将通过与Capital One的应用科学、工程和产品领导者合作，领导团队推动战略方向。作为一位备受尊敬的人员领导者，您将指导和辅导应用科学家团队。您将被期望成为资深的领导者，代表Capital One在研究界合作，与相关人工智能研究界的知名教授合作。
在这个角色中，您将：
• 与跨职能团队的数据科学家、软件工程师、机器学习工程师和产品经理合作，交付改变客户与资金互动方式的人工智能产品。
• 利用广泛的技术栈 - Pytorch、AWS Ultraclusters、Huggingface、Lightning、VectorDBs等 - 揭示巨量数字和文本数据中隐藏的洞察。
• 通过开发的所有阶段，从设计到训练、评估、验证和实施，构建AI基础模型。
• 从事高影响的应用研究，将最新的人工智能发展推向下一代客户体验。
• 运用人际交往技巧，将您的工作复杂性转化为明确的业务目标。
理想的候选人：
• 您喜欢分析和创造的过程，但也与我们一样热衷于为客户做出正确的决策。您知道在一天结束时，关键是为我们的客户做出正确的决策。
• 创新。您不断研究和评估新兴技术。您始终关注已发表的最新方法、技术和应用，并寻找应用它们的机会。
• 富有创造力。您善于解决复杂的、未定义的问题。您喜欢提问并努力寻找答案。您不怕分享新想法。
• 一位领导者。您挑战传统思维，并与利益相关者合作，识别和改进现状。您对自己团队和其他团队的人才发展充满激情。
• 技术能力。您熟悉开源语言，并对进一步开发充满热情。您具有开发基于开源工具和云计算平台的AI基础模型和解决方案的实际经验。
• 深刻理解人工智能方法的基础知识。
• 构建大型深度学习模型的经验，无论是语言、图像、事件还是图表，以及以下一个或多个方面的专业知识：训练优化、自监督学习、鲁棒性、可解释性、RLHF。
• 具有工程思维，能够在训练数据和推理量方面大规模交付模型。
• 有交付库、平台级代码或现有产品的解决方案级代码的经验。
• 作为机器学习领域新想法的提出者或改进者的专业人士，通过第一作者发表的论文或项目来证明。
• 具备拥有和追求研究议程的能力，包括选择有影响力的研究问题和自主开展长期项目。
主要职责：
• 与跨职能团队的科学家、机器学习工程师、软件工程师和产品经理合作，交付改变客户与资金互动方式的人工智能平台和解决方案。
• 通过开发的所有阶段，从设计到训练、评估、验证和实施，构建AI基础模型。
• 从事高影响的应用研究，将最新的人工智能发展推向下一代客户体验。
• 利用广泛的技术栈 - Pytorch、AWS Ultraclusters、Huggingface、Lightning、VectorDBs等 - 揭示巨量数字和文本数据中隐藏的洞察。
• 运用人际交往技巧，将您的工作复杂性转化为明确的业务目标。
基本资格：
• 应用研究博士学位加上至少6年的经验，或应用研究硕士学位加上至少8年的经验
• 至少5年的人员领导经验
首选资格：
• 计算机科学、机器学习、计算机工程、应用数学、电气工程或相关领域的博士学位
• 法学硕士
• 自然语言处理方向的博士学位，或拥有10年以上工业自然语言处理研究经验的硕士学位
• 是一个训练了一个大型语言模型的核心贡献者（10亿+参数，500亿+标记）
• 在ACL、NAACL和EMNLP、Neurips、ICML或ICLR等相关领域的多篇论文，涉及大型语言模型的预训练（例如预训练LLM的技术报告、自监督学习技术、模型预训练优化）
• 曾参与开源或商业化的LLM（现已可供使用）
• 具有指导大规模模型训练团队技术方向的能力的证明
• 有在500+节点的GPU集群上工作的经验，曾参与70亿参数和10万亿+标记的LLM
• 有使用常见训练优化框架（深度加速、nemo）的经验
• 行为模型
• 重点研究几何深度学习（图神经网络、顺序模型、多变量时间序列）的博士学位
• 作为非常大的用户行为模型的模型部署技术领导成员
• 在KDD、ICML、NeurIPs、ICLR等相关领域发表了多篇与在图形和序列数据结构上训练模型相关的论文
• 曾参与将图形模型扩展到超过5000万个节点的经验，有大规模深度学习推荐系统的经验
• 有在生产实时和流式环境中的经验
• 对常见开源框架的贡献（pytorch-geometric、DGL）
• 提出了在图形或序列上进行推理或表示学习的新方法
• 有处理1亿+用户数据集的经验
• 优化（训练和推理）
• 博士学位专注于与优化大型语言模型训练相关的主题
• 在以下主题之一拥有5年以上的经验和/或发表的论文：模型稀疏化、量化、训练并行性/分区设计、梯度检查点、模型压缩
• 微调
• 博士学位专注于指导LLM进行进一步任务（监督微调、指导微调、对话微调、参数微调）的主题
• 具备转移学习、模型适应和模型指导原则的知识
• 有部署经过微调的大型语言模型的经验
• 数据准备
• 多篇研究标记化、数据质量、数据集策划或标注的论文
• 对一个或多个大型开源语料库的主要贡献（超过1万亿个标记）
• 对数据质量、数据集策划或标注的开源库的核心贡献者
Capital One将考虑为这个职位的新合格申请人提供就业授权赞助
此角色的全职年薪的最低和最高范围如下，按地点列出。请注意，此薪酬信息仅适用于在这些地点之一工作的候选人，并指的是Capital One在此发布时愿意支付的金额。兼职角色的薪酬将根据约定的常规工作小时数按比例计算。
纽约市（混合办公）：
高级总监，应用研究的年薪范围为36.8万美元至42万美元
加利福尼亚州旧金山（混合办公）：
高级总监，应用研究的年薪范围为38.99万美元至44.49万美元
在其他地点工作的候选人将受到与该地点相关的薪酬范围的约束，实际提供给任何候选人的年薪将仅反映在候选人的录用信中。
这个角色也有资格获得基于绩效的激励报酬，包括现金奖金和/或长期激励计划（LTI）。激励可能是自由裁量的或非自由裁量的，具体取决于计划。
Capital One提供全面、有竞争力和包容性的健康、财务和其他福利，支持您的总体福祉。请在Capital One Careers网站了解更多信息。资格标准根据全职或兼职状态、免税或非免税状态以及管理级别而异。
预计此角色将接受至少5个工作日的申请。请不要联系中介。Capital One是一家坚持多样性和包容性的平等就业机会雇主。所有合格的申请人将根据适用的联邦、州或地方法律禁止性别（包括怀孕、分娩或相关医疗状况）、种族、肤色、年龄、国籍、宗教、残疾、遗传信息、婚姻状况、性取向、性别认同、性别重置、公民身份、移民身份、受保护的退伍军人身份或适用的其他基于联邦、州或地方法律禁止的任何其他基础，获得平等就业机会。Capital One倡导无毒工作场所。Capital One将根据适用法律要求，根据有关犯罪背景调查的要求，考虑为就业提供资格的合格申请人。
如果您访问我们的网站以寻求就业机会的信息或申请职位，并且您需要获得帮助，请联系Capital One招聘部门，电话1-800-304-9102或发送电子邮件至RecruitingAccommodation@capitalone.com。您提供的所有信息将被保密，并且仅在提供必要合理住宿的范围内使用。
有关技术支持或有关Capital One招聘流程的问题，请发送电子邮件至Careers@capitalone.com
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