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.
Старши анализатор по наука за данните, машинно обучение и GenAI – American Express, Гуруграм, хибридна работа
Старшият анализатор разработва решения за машинно обучение, GenAI и наука за вземане на решения за обслужването на клиенти на American Express. Ролята обхваща предиктивно моделиране, препоръки, експерименти и готови за продукция AI възможности.
Описание
- Създавайте аналитични решения, предиктивни модели, системи за препоръки и методи за вземане на решения, които подобряват обслужването, персонализацията, ефективността на колегите и оперативните резултати.
- Анализирайте големи масиви от клиентски, поведенчески, интеракционни и оперативни данни, за да откривате възможности, да разработвате характеристики, да тествате хипотези и да превръщате изводите в практически решения.
- Разработвайте и оценявайте решения за машинно обучение и GenAI, като използвате подходящи методи за моделиране, експериментиране и валидиране.
- Подпомагайте работни процеси с агентен AI, препоръки, базирани на трансформери, разговорен AI и LLM приложения, както и усъвършенствани инициативи за персонализация или следващо най-добро действие.
- Проектирайте експерименти и показатели за ефективност, с които да оценявате качеството на AI, ефективността на моделите, бизнес въздействието и възможностите за непрекъснато подобрение.
- Създавайте надежден аналитичен код и си сътрудничете с екипите по данни, технологии и платформи за внедряване в продукция, мониторинг и непрекъснато усъвършенстване на решенията за наука за вземане на решения.
- Изграждайте междуфункционални партньорства, обяснявайте ясно аналитичните резултати и превръщайте техническите изводи в приложими препоръки.
- Следете развитието в машинното обучение, GenAI, системите за препоръки и интелигентното вземане на решения, тествайте подходящи методи и споделяйте практики за повторна употреба в GSDS.
Изисквания
- Магистърска степен в количествена дисциплина като инженерство, компютърни науки, математика, статистика, икономика или финанси.
- Най-малко две години професионален опит в науката за данните, машинното обучение, напредналата аналитика или сродна количествена област.
- Умения с Python, SQL или сходни аналитични инструменти и опит в разработването на модели като дървовидни, регресионни, класификационни или клъстерни техники.
- Опит с LLM, GenAI или съвременно дълбоко обучение, както и силен интерес към нововъзникващите възможности на AI.
- Силно аналитично и концептуално мислене, включително способност за решаване на сложни, неструктурирани бизнес проблеми.
- Ясни писмени и устни комуникационни умения и способност за ефективна работа с междуфункционални партньори.
- Практически опит с рамки за агентен AI, трансформаторни архитектури, системи за препоръки на основата на трансформери, разговорен AI, LLM приложения, embeddings или семантично моделиране.
- Опит с персонализация, системи за препоръки, следващо най-добро действие, оптимизация, експериментиране или вземане на решения за клиенти.
- Опит в обработката и анализа на големи структурирани или неструктурирани масиви от данни и превръщането на модели в мащабируеми аналитични решения.
- Познаване на оценяването на модели и AI, внедряването в продукция, мониторинга или концепциите за MLOps и LLMOps.
- Любопитство към обслужването на клиенти и способност за свързване на техническата работа с измерими резултати за клиентите и бизнеса.
Придобивки
- Конкурентно основно възнаграждение.
- Възможности за бонуси.
- Подкрепа за финансово благополучие и планиране на пенсионирането.
- Медицинско, дентално, офталмологично и животозастраховане, както и покритие при нетрудоспособност, в зависимост от местоположението.
- Гъвкави хибридни, присъствени или виртуални работни arrangements според ролята и бизнес нуждите.
- Щедър платен отпуск за родители, в зависимост от местоположението.
- Безплатен достъп до глобални уелнес центрове на работните обекти, обслужвани от медицински сестри и лекари, в зависимост от местоположението.
- Безплатно и поверително консултиране чрез програмата Healthy Minds.
- Възможности за кариерно развитие и обучение.