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American Express ist ein global tätiges Finanzdienstleistungsunternehmen mit Aktivitäten in den Bereichen Bankwesen, Finanzwesen und B2B-Zahlungen. Das Unternehmen bietet Kreditkarten für Privatkunden, Unternehmen und Konzerne, Zahlungs- und Händlerdienstleistungen, Sparkonten, Festgelder und Privatkredite sowie Prämienprogramme, Reiseprogramme, Lösungen für Unternehmenszahlungen, Finanzbildung, Sicherheitsdienstleistungen und Unterstützung für Karteninhaber und Händler an.
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Data-Science-Analyst für maschinelles Lernen und generative KI

Entwickeln Sie Lösungen für maschinelles Lernen, generative KI und Empfehlungen für den Kundenservice von American Express. Analysieren Sie Kunden- und Betriebsdaten, um die Personalisierung zu stärken und die Arbeit der Serviceteams zu verbessern.

INIndienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
PythonSQL

Beschreibung

  • Entwickeln Sie analytische Lösungen, Prognosemodelle und Entscheidungsansätze, um Kundenservice, Personalisierung, die Effektivität von Mitarbeitenden und Betriebsabläufe zu verbessern.
  • Analysieren Sie Kunden-, Verhaltens-, Interaktions- und Betriebsdaten, um Muster und Chancen zu erkennen.
  • Entwickeln Sie Merkmale, prüfen Sie Hypothesen und verwandeln Sie Erkenntnisse in praktische Lösungen und Handlungsempfehlungen.
  • Entwickeln und bewerten Sie Lösungen für maschinelles Lernen und generative KI durch Modellierung, Experimente und Validierung.
  • Wirken Sie an agentischen KI-Workflows, transformerbasierten Empfehlungen, dialogorientierter KI und LLM-Anwendungen sowie Lösungen für Personalisierung und die nächstbeste Aktion mit.
  • Unterstützen Sie die Konzeption und Analyse von Experimenten und messen Sie Modellqualität, geschäftliche Wirkung und Verbesserungsmöglichkeiten.
  • Schreiben Sie hochwertigen Analysecode und arbeiten Sie mit Daten-, Technologie- und Plattformteams zusammen, um Lösungen der Entscheidungswissenschaft umzusetzen, bereitzustellen, zu überwachen und weiterzuentwickeln.
  • Arbeiten Sie teamübergreifend zusammen, kommunizieren Sie Erkenntnisse verständlich und leiten Sie aus technischen Ergebnissen hilfreiche Empfehlungen ab.
  • Verfolgen Sie Entwicklungen in den Bereichen maschinelles Lernen, generative KI, Empfehlungssysteme und Entscheidungsintelligenz.
  • Bewerten Sie geeignete Methoden und helfen Sie dabei, wiederverwendbare Vorgehensweisen im gesamten GSDS zu etablieren.

Anforderungen

  • Masterabschluss in einer quantitativen Fachrichtung, beispielsweise Ingenieurwesen, Informatik, Mathematik, Statistik, Volkswirtschaft oder Finanzwesen.
  • Einschlägige akademische Erfahrung, Praktika oder Berufserfahrung in Data Science, maschinellem Lernen, Advanced Analytics oder einem anderen quantitativen Bereich.
  • Sicherer Umgang mit Python, SQL oder vergleichbaren Analysewerkzeugen.
  • Grundlegende Erfahrung mit der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, etwa baumbasierten Modellen, Regressions-, Klassifikations- oder Clustering-Modellen.
  • Studieninhalte, Projektarbeit oder sonstige Berührungspunkte mit großen Sprachmodellen, generativer KI oder modernem Deep Learning.
  • Ausgeprägtes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen, einschließlich der Fähigkeit, Probleme zu strukturieren, schnell zu lernen und mit Mehrdeutigkeit umzugehen.
  • Klare schriftliche und mündliche Kommunikation sowie die Fähigkeit, funktionsübergreifend zusammenzuarbeiten.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit agentischen KI-Frameworks, Transformer-Architekturen, transformerbasierten Empfehlungen, dialogorientierter KI, LLM-Anwendungen, Embeddings oder semantischer Modellierung.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Personalisierung, Empfehlungssystemen, der nächstbesten Aktion, Optimierung, Experimenten oder Kundenentscheidungen.
  • Von Vorteil: Projekt- oder Berufserfahrung mit strukturierten oder unstrukturierten Daten sowie analytischen Lösungen oder Machine-Learning-Lösungen.
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit der Bewertung von Modellen oder KI sowie Grundlagen der Produktivsetzung und Überwachung oder Konzepte aus MLOps und LLMOps.
  • Von Vorteil: Interesse am Kundenservice und daran, technische Arbeit mit messbaren Ergebnissen für Kunden und Unternehmen zu verknüpfen.
  • Erfolgreicher Abschluss einer Hintergrundüberprüfung, vorbehaltlich der geltenden Gesetze und Vorschriften.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Grundgehalt.
  • Bonuszahlungen.
  • Unterstützung bei finanzieller Vorsorge und Altersversorgung.
  • Umfassender Kranken-, Zahn- und Augenversicherungsschutz sowie Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung, abhängig vom Standort.
  • Flexible hybride, Büro- oder virtuelle Arbeitsformen, abhängig von der Rolle und den geschäftlichen Anforderungen.
  • Großzügiger bezahlter Elternurlaub, abhängig vom Standort.
  • Kostenloser Zugang zu weltweiten Wellnesszentren vor Ort, die von Pflegekräften und Ärzten betreut werden, abhängig vom Standort.
  • Kostenlose, vertrauliche Beratung durch das Programm Healthy Minds.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung.

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