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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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Stellen im Unternehmen

Direktor/in Data Science, Global Servicing — American Express (hybrid, Indien)

Leiten Sie die KI-gestützte Decision-Science-Strategie von Global Servicing bei American Express. Entwickeln Sie produktionsreife Empfehlungs-, GenAI- und Entscheidungsfunktionen und bauen Sie leistungsstarke Data-Science-Teams auf.

INIndienHybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler

Beschreibung

  • Die Decision-Science-Roadmap für Global Servicing festlegen und leiten
  • Wertvolle Chancen in den Bereichen Service, Mitgliedswert und -bindung, Produktivität von Mitarbeitenden und operative Exzellenz identifizieren und priorisieren
  • Die Geschäftsstrategie in Decision-Science-Prioritäten, Erfolgskennzahlen und Investitionsentscheidungen überführen
  • Technische Orientierung in den Bereichen KI/ML, GenAI, Prognosen, Empfehlungen, Optimierung, Experimente und Learning geben
  • Agentic AI, Multi-Agenten-Workflows, transformerbasierte Empfehlungssysteme, Repräsentationslernen sowie Conversational-AI-/LLM-Systeme weiterentwickeln
  • Architekturen, Modellierungsansätze, Evaluierungsframeworks und technische Abwägungen beurteilen
  • Teams von ersten Experimenten bis zur skalierbaren Bereitstellung in der Produktion führen
  • Wiederverwendbare, produktionsreife Data-Science-Produkte und Entscheidungssysteme beaufsichtigen, die auf Kunden-, Verhaltens-, Kontext- und Betriebsdaten basieren
  • Mit Technologie-, Plattform- und Governance-Partnern an Architektur, Beobachtbarkeit, Kontrollen, Modell- und KI-Qualität sowie Lifecycle-Praktiken zusammenarbeiten
  • Eine leistungsstarke Data-Science-Organisation aufbauen, führen und weiterentwickeln
  • Die organisatorischen Kompetenzen in angewandter GenAI, KI-Engineering und -Architektur, Empfehlungen und Entscheidungsfindung, strategischer Problemlösung sowie kommerziellem Storytelling stärken
  • Mit leitenden Stakeholdern zusammenarbeiten, um Priorisierung, Investitionen, Akzeptanz und Umsetzung zu steuern
  • Entwicklungen in KI und Decision Science beobachten und relevante Techniken in skalierbare Fähigkeiten und wiederverwendbare Praktiken überführen
  • Die technische Roadmap für Agentic AI, Conversational AI, Empfehlungen, Experimente, KI-Engineering, Architektur, Governance und kontinuierliche Optimierung definieren

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in einer quantitativen Fachrichtung wie Ingenieurwesen, Informatik, Mathematik, Statistik oder Wirtschaftswissenschaften
  • Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Problemlösungskompetenz, einschließlich der Anwendung von First-Principles-Ansätzen auf komplexe und uneindeutige geschäftliche Herausforderungen
  • 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 prägen, technische Ansätze kritisch zu hinterfragen und analytische Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen zu verknüpfen
  • Fähigkeit, leitende Stakeholder durch klare, strukturierte Kommunikation und überzeugendes Executive Storytelling zu beeinflussen
  • Erfahrung darin, groß angelegte Analytics-, Decision-Science- oder KI-Initiativen vom Konzept über Produktion und Einführung bis zur kontinuierlichen Verbesserung zu führen
  • Ausgeprägtes kommerzielles Urteilsvermögen und Storytelling-Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, technische Strategie, Architektur und Investitionsentscheidungen mit messbarem Geschäftswert zu verbinden
  • Masterabschluss in einer quantitativen Fachrichtung bevorzugt
  • Technisches Verständnis von Agentic AI und agentischen Workflows, Transformer-Architekturen und Empfehlungssystemen, Conversational AI, LLMs sowie fortgeschrittenen Personalisierungs- oder Next-Best-Action-Lösungen bevorzugt
  • Gutes Verständnis des vollständigen Decision-Science- und KI-Lifecycles, einschließlich Experimenten, Modell- und KI-Evaluierung, Entscheidungslogik und Orchestrierung, Überführung in die Produktion, Monitoring, Governance und kontinuierlicher Optimierung bevorzugt
  • Nachweisliche Erfahrung in der Bereitstellung skalierbarer Datenprodukte, Empfehlungs- oder Entscheidungssysteme oder KI-gestützter Funktionen mit messbaren Ergebnissen bevorzugt
  • Erfahrung bei der Entwicklung von Organisationen von traditioneller Analytik hin zu KI-gestützten, produktisierten Decision-Science-Funktionen und wiederverwendbaren Enterprise-Lösungen bevorzugt

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Grundvergütung
  • Möglichkeiten für Bonuszahlungen
  • Unterstützung bei finanzieller Vorsorge und Altersvorsorgeplanung
  • Umfassende Kranken-, Zahn-, Sehhilfen-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung, abhängig vom Standort
  • Flexible hybride, vor Ort oder virtuelle Arbeitsmodelle abhängig von der Position und den geschäftlichen Anforderungen
  • Großzügiger bezahlter Elternurlaub, abhängig vom Standort
  • Kostenloser Zugang zu globalen Wellnesszentren vor Ort mit Pflegepersonal und Ärzten, abhängig vom Standort
  • Vertrauliche Beratung über das Healthy-Minds-Programm
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung

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