关于该职位
高级机器学习工程师（购物）是 Capital One Shopping 的一部分，这是一个由创造者、打破者、执行者和颠覆者组成的大团队，他们热爱解决真实问题并满足客户的真实需求。
作为 Capital One 的机器学习工程师（MLE），您将成为一个敏捷团队的一员，致力于大规模生产化机器学习应用程序和系统。您将参与机器学习应用程序的详细技术设计、开发和实施，使用现有和新兴的技术平台。您将专注于机器学习架构设计，开发和审查模型及应用程序代码，确保我们的机器学习应用程序具有高可用性和性能。
主要职责：
• MLE 角色与许多学科重叠，例如操作、建模和数据工程。在此角色中，您将被期望执行许多机器学习工程活动，包括以下一项或多项：
• 设计、构建和/或交付解决现实商业问题的机器学习模型和组件，同时与产品和数据科学团队合作。
• 利用您对机器学习建模技术和问题的理解来指导您的机器学习基础设施决策，包括模型选择、数据和特征选择、模型训练、超参数调整、维度、偏差/方差和验证。
• 通过编写和测试应用程序代码、开发和验证机器学习模型以及自动化测试和部署来解决复杂问题。
• 作为跨职能敏捷团队的一部分进行协作，创建和增强能够支持先进大数据和机器学习应用程序的软件。
• 在生产中重新训练、维护和监控模型。
• 利用或构建基于云的架构、技术和/或平台，以大规模交付优化的机器学习模型。
• 构建优化的数据管道，为机器学习模型提供数据。
• 利用持续集成和持续部署的最佳实践，包括测试自动化和监控，以确保机器学习模型和应用程序代码的成功部署。
• 确保所有代码得到良好管理，以减少漏洞，模型在风险方面得到良好治理，并且机器学习遵循负责任和可解释的人工智能最佳实践。
• 使用 Python、Scala 或 Java 等编程语言。
要求：
• 学士学位。
• 至少 8 年设计和构建数据密集型解决方案的经验，使用分布式计算，实习经验不算在内。
• 至少 4 年使用 Python、Scala 或 Java 编程的经验。
• 至少 3 年构建、扩展和优化机器学习系统的经验。
• 至少 2 年领导团队开发机器学习解决方案的经验。 
芝加哥