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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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Director Data Science – American Express – New York, hybrid

Leiten Sie die KI- und Decision-Science-Strategie für den Global Servicing-Bereich von American Express und entwickeln Sie produktionsreife Lösungen für Entscheidungsfindung, Empfehlungen und konversationelle KI.

USVereinigte StaatenNYNew York
144.250 $ – 256.250 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler

Beschreibung

  • Die Roadmap für Decision Science im Global Servicing festlegen und steuern
  • Wertvolle Chancen in den Bereichen Kundenservice, Mitgliederbindung, Produktivität der Mitarbeitenden und operative Leistung identifizieren und priorisieren
  • Die Geschäftsstrategie in Prioritäten, Erfolgskennzahlen und Investitionsentscheidungen für Decision Science überführen
  • Technische Ausrichtung in den Bereichen KI und maschinelles Lernen, generative KI, Prognosen, Empfehlungen, Optimierung, Experimente und Learning vorgeben
  • Agentic AI, Multi-Agenten-Workflows, transformerbasierte Empfehlungen, Repräsentationslernen sowie konversationelle KI- und LLM-Systeme weiterentwickeln
  • Architekturen, Modellierungsentscheidungen, Evaluierungsmethoden und technische Abwägungen beurteilen
  • Teams von experimentellen Konzepten zu skalierbaren Produktionsimplementierungen führen
  • Wiederverwendbare, produktionsreife Data-Science-Produkte und Entscheidungssysteme beaufsichtigen, die auf Kunden-, Verhaltens-, Kontext- und Betriebsdaten basieren
  • Mit Technologie-, Plattform- und Governance-Teams an KI-Architektur, Beobachtbarkeit, Kontrollen, Qualität und Lebenszyklusmanagement zusammenarbeiten
  • Eine leistungsstarke Data-Science-Organisation leiten, fördern und weiterentwickeln
  • Kompetenzen in angewandter generativer KI, KI-Engineering und -Architektur, fortschrittlichen Empfehlungs- und Entscheidungssystemen, strategischer Problemlösung und kommerzieller Kommunikation ausbauen
  • Führungskräfte beraten und die Priorisierung, Investition, Einführung und Umsetzung großer Decision-Science-Programme steuern
  • Entwicklungen in KI und Decision Science beobachten und relevante Ansätze in praktische, skalierbare Fähigkeiten und wiederverwendbare Verfahren überführen
  • Eine langfristige technische Roadmap für Agentic AI, konversationelle KI, moderne Empfehlungssysteme, Experimente, KI-Engineering, Architektur, Governance und kontinuierliche Optimierung definieren

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in einem quantitativen Fach wie Ingenieurwesen, Informatik, Mathematik, Statistik oder Wirtschaftswissenschaften
  • Hervorragende analytische und konzeptionelle Problemlösungskompetenz, einschließlich der Fähigkeit, komplexe und mehrdeutige Geschäftsprobleme mithilfe von First-Principles-Denken zu strukturieren und zu lösen
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung und Entwicklung leistungsstarker Analytics- oder Data-Science-Teams in komplexen, funktionsübergreifenden Organisationen
  • Fundierte technische Kenntnisse in moderner Data Science und künstlicher Intelligenz
  • Fähigkeit, Lösungsdesigns zu gestalten, technische Ansätze kritisch zu hinterfragen und analytische Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen zu verknüpfen
  • Fähigkeit, Führungskräfte durch klare, strukturierte Kommunikation und überzeugendes Storytelling auf Executive-Ebene einzubinden
  • Erfahrung darin, groß angelegte Analytics-, Decision-Science- oder KI-Programme von der Konzeption über Produktion und Einführung bis zur kontinuierlichen Optimierung zu führen
  • Ausgeprägtes kaufmännisches Urteilsvermögen und Storytelling-Kompetenz, um technische Strategie, Architektur und Investitionsentscheidungen mit messbarem Wert zu verbinden
  • Bevorzugt: Masterabschluss in einem quantitativen Fach
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Agentic AI, agentischen Workflows, Transformer-Architekturen, transformerbasierten Empfehlungen, konversationeller KI, LLMs, fortgeschrittener Personalisierung oder Next-Best-Action-Systemen
  • Bevorzugt: Kenntnisse des vollständigen Decision-Science- und KI-Lebenszyklus, einschließlich Experimenten, Modell- und KI-Evaluierung, Entscheidungsorchestrierung, Produktionseinführung, Monitoring, Governance und laufender Optimierung
  • Bevorzugt: Nachweis über die Entwicklung skalierbarer Datenprodukte, Empfehlungs- oder Entscheidungssysteme oder KI-Fähigkeiten mit messbaren Ergebnissen
  • Bevorzugt: Erfahrung darin, traditionelle Analytics in KI-gestützte, produktisierte Decision-Science-Fähigkeiten und wiederverwendbare Unternehmenslösungen zu überführen
  • Eine Visa-Sponsoring-Unterstützung kann für einige Positionen abhängig von Geschäftsbereich, Rolle, Kosten und geltendem Recht verfügbar sein

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Grundgehalt
  • Möglichkeiten für Bonuszahlungen
  • Arbeitgeberzuschuss von 6 % zu den betrieblichen Altersvorsorgebeiträgen
  • Kostenloses Finanzcoaching und Ressourcen für finanzielle Gesundheit
  • Umfassende Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung
  • Flexible Arbeitsmodelle einschließlich hybrider, vor Ort oder virtueller Optionen, abhängig von Rolle und geschäftlichen Anforderungen
  • Mehr als 20 Wochen bezahlte Elternzeit für alle Eltern unabhängig vom Geschlecht, bei Schwangerschaft, Adoption oder Leihmutterschaft
  • Kostenloser Zugang zu Wellnesszentren vor Ort mit Pflegepersonal und Ärzten, abhängig vom Standort
  • Kostenlose vertrauliche Beratung über das Programm Healthy Minds
  • Programme zur beruflichen Entwicklung und Weiterbildung
  • Beteiligungsprogramme, sofern zutreffend
  • Eine Visa-Sponsoring-Unterstützung kann für einige Positionen abhängig von Geschäftsbereich, Rolle, Kosten und geltendem Recht verfügbar sein

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