American Express е глобална компания за финансови услуги, която развива дейност в областта на банковото дело, финансите и разплащанията между предприятия. Бизнесът ѝ включва потребителски, бизнес и корпоративни кредитни карти; платежни услуги и услуги за търговци; спестовни сметки, депозитни сертификати и лични заеми; както и програми за награди, туристически програми, корпоративни платежни решения, финансово образование, услуги за сигурност и поддръжка за картодържатели и търговци.
Анализатор по наука за данните – машинно обучение и генеративен изкуствен интелект
Разработвайте решения за машинно обучение, генеративен изкуствен интелект и системи за препоръки за обслужването на клиенти на American Express. Анализирайте данни за клиентите и операциите, за да подобрявате персонализацията и работата на екипите за обслужване.
Описание
- Разработвайте аналитични решения, прогнозни модели и подходи за вземане на решения с цел подобряване на обслужването на клиентите, персонализацията, ефективността на колегите и операциите.
- Анализирайте данни за клиентите, поведението им и взаимодействията им, както и оперативни данни, за да откривате закономерности и възможности.
- Създавайте характеристики, проверявайте хипотези и превръщайте резултатите в практически изводи и решения.
- Разработвайте и оценявайте решения за машинно обучение и генеративен изкуствен интелект чрез моделиране, експериментиране и валидиране.
- Допринасяйте за работни процеси с агентен изкуствен интелект, препоръки, базирани на трансформъри, разговорен изкуствен интелект и приложения с големи езикови модели, както и за решения за персонализация или следващо най-добро действие.
- Помагайте при проектирането и анализа на експерименти и измервайте качеството на моделите, бизнес ефекта и областите за подобрение.
- Пишете качествен аналитичен код и си сътрудничете с екипите за данни, технологии и платформи при внедряването, пускането, наблюдението и подобряването на решения за наука за вземането на решения.
- Работете съвместно с различни екипи, представяйте ясно резултатите и превръщайте техническите констатации в полезни препоръки.
- Следете развитието в областта на машинното обучение, генеративния изкуствен интелект, системите за препоръки и интелигентното вземане на решения.
- Оценявайте подходящи методи и помагайте за установяването на практики, приложими многократно в GSDS.
Изисквания
- Магистърска степен в количествена дисциплина, например инженерство, компютърни науки, математика, статистика, икономика или финанси.
- Подходящ академичен опит, стаж или професионален опит в науката за данните, машинното обучение, усъвършенстваната аналитика или друга количествена област.
- Добро владеене на Python, SQL или сходни аналитични инструменти.
- Основен опит в разработването на модели за машинно обучение, например модели с дървета, регресионни, класификационни или клъстерни модели.
- Курсове, проектна работа или друг опит с големи езикови модели, генеративен изкуствен интелект или съвременно дълбоко обучение.
- Силно аналитично и концептуално мислене, включително умение за структуриране на проблеми, бързо учене и справяне с неясни ситуации.
- Ясна писмена и устна комуникация и способност за сътрудничество между различни функции.
- Предимство е опитът с рамки за агентен изкуствен интелект, архитектури на трансформъри, препоръки, базирани на трансформъри, разговорен изкуствен интелект, приложения с големи езикови модели, векторни представяния или семантично моделиране.
- Предимство е опитът с персонализация, системи за препоръки, следващо най-добро действие, оптимизация, експериментиране или вземане на решения за клиенти.
- Предимство е проектният или професионалният опит със структурирани или неструктурирани данни и аналитични решения или решения за машинно обучение.
- Предимство е познаването на оценяването на модели или изкуствен интелект и основните понятия за внедряване в продукционна среда, наблюдение, MLOps или LLMOps.
- Предимство е интересът към обслужването на клиенти и свързването на техническата работа с измерими резултати за клиентите и бизнеса.
- Успешно преминаване на проверка на миналото, съобразно приложимите закони и разпоредби.
Придобивки
- Конкурентно основно възнаграждение.
- Бонусни стимули.
- Подкрепа за финансово благополучие и пенсионно осигуряване.
- Цялостно медицинско, стоматологично и офталмологично покритие, животозастраховане и застраховка при нетрудоспособност; наличността зависи от местоположението.
- Гъвкав хибриден, присъствен или виртуален режим на работа според ролята и бизнес нуждите.
- Щедър платен родителски отпуск; наличността зависи от местоположението.
- Безплатен достъп до глобални уелнес центрове на работното място с медицински сестри и лекари; наличността зависи от местоположението.
- Безплатно и поверително консултиране по програмата Healthy Minds.
- Възможности за кариерно развитие и обучение.