Capital One数据科学岗位介绍

　　公司介绍

　　CapitalOne是美国第五大银行(按发卡数量)及全球领先的金融控股公司。作为一家相对年轻的金融机构，capitalone在1995年以一个小角色的身份进入业已固化的美国信用卡市场，引入以数据指导的信用评估和欺诈模型，引领了银行业的信息化和大数据驱动。现在的capitalone依旧根植金融科技和云计算，不断地持续寻求技术创新。

　　岗位介绍

　　公司的数据相关工作分类细致，分别有：

　　BusinessAnalyst

　　DataAnalyst

　　QuantitativeAnalyst

　　DataScientist

　　MachineLearningEngineer

　　越向BA靠近会要求更多的产品思维，但只需掌握基础的数据分析(SQL)；越向MLE靠近会要求更复杂的代码和算法能力(Python，MachineLearning).由于整个公司的数据都在云端，而且许多模型都有极大的数据量，Spark也是许多岗位要求的能力之一。

　　作为建模核心的datascientist会有各自的domainknowledge，信用卡业务中比较核心的有fraud,risk,acquisitionmodeling之类。Datascientist会负责从处理数据(snowflake,databricks),featureengineering,modeling到monitoring的整个pipeline，并不断迭代优化model.

　　面试过程

　　首先作为newgrad最容易拿面试的方式是去学校的careerfair，intern的returnrate也很高，所以如果遇到capitalone的小摊位一定记得交张简历。

　　面试过程主要分为phoneinterview和powerday.其中重头就是powerday的现场表演，值得一提的是公司非常看重统计基础，面试中有一轮会死磕regression/tree相关的东西，所以值得把笔记好好复习几遍。　

　　同时现在新添加的一轮technicalinterview会侧重许多engineering的技能，可以稍微了解一下docker,environmentmanagement,githubversioncontrol以及基础的Hadoop/spark知识。

　　工作体会

　　最大的感受是从面试开始到工作中碰到的人都非常nice，大概是因为工作压力不是很大，大家也都乐意花时间帮你。WLB也非常感人，vacation随便请，下班后slack完全不会有人在线（有些人上班时间也不在）。而且公司非常鼓励selfdevelopment，鼓励并报销考各种AWScertificate的费用，每年有5k的报销额度去上一些大学课程。

　　此外可以公司sponsor去参加KDD,GHC,Scipy之类的conference，同时公司内部每年有两个internalconference，可以划水唠嗑听听其他人都在干什么。

　　工资/奖金介绍

　　可以参考这个网址：www.levels.fyi，起薪大概在140-150k,每年奖金根据performance大概在5-10k.随着最近通货膨胀以及就业市场的火爆，公司也不断提高现有员工的basesalary来matchmarket，另外医保和401k的政策也都相当良心。

　　总之totalcompensation虽然不能跟顶级tech相比，但考虑到无比舒适的WLB和几乎没有政治斗争的环境，是个养老躺平的快乐选择。

　　升职空间

　　通常masternewgrad会是sr.associate,phd是principalassociate,然后会逐级升到manager,sr.manageretc.升职速度与组有很大关系，同样和躺平程度也有很大关系（笑）。

　　地理位置

　　公司headquarter在Mclean,VA,同时在纽约、三番、德州都有Office.特别是疫情以来remoteworking已经常态化，即使9月份reopen之后也不会要求所有人回办公室。

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