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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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Leitung Software Engineering, Datenplattformen und generative KI – American Express Hybrid Indien

Leiten Sie die Modernisierung der Servicing-Datenplattformen von American Express, einschließlich Metadatenmanagement, DaaS, MaaS und Grundlagen für generative KI. Bauen Sie Engineering-Teams im Unternehmensmaßstab und wiederverwendbare Intelligence-Funktionen auf.

INIndienHybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischEngineering Manager
CloudVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Verantwortung für Strategie, Roadmap und Umsetzung von Servicing-Datenplattformen einschließlich DaaS, MaaS, operativem Data Engineering, Reporting, Customer-Journey-Intelligence, Datenaufnahme und Modernisierung von Data Lakes
  • Entwicklung und Umsetzung mehrjähriger Cloud-First-Strategien für die KI-gestützte Modernisierung von Plattformen
  • Verbesserung von Einfachheit, Standardisierung, Wiederverwendung, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit, Verfügbarkeit, Performance und operativer Exzellenz der Plattformen
  • Leitung der Teams für Plattform-Engineering, Zuverlässigkeit, Automatisierung und Lebenszyklusmanagement
  • Entwicklung vertrauenswürdiger, zugänglicher, wiederverwendbarer und nutzbarer Servicing-Datenfunktionen
  • Definition unternehmensweiter Ansätze für Datenföderation, Metadaten, Datenherkunft, Katalogisierung, Kontextweitergabe und wiederverwendbare Intelligence-Services
  • Bereitstellung von Echtzeit- und nahezu Echtzeitzugriff auf Servicing-Daten über kontrollierte APIs, ereignisgesteuerte Architekturen und Intelligence-Zugriffsschichten
  • Ausweitung der Nutzung von DaaS und MaaS in Geschäfts- und Technologieteams
  • Integration von Governance, Datenschutz, Sicherheit, Compliance, Datenqualität, Aufbewahrung, Nachvollziehbarkeit und Zugriffskontrollen in Plattformen und Engineering-Praktiken
  • Leitung wiederverwendbarer Intelligence-Komponenten und grundlegender Services für KI, Analytik, Automatisierung, Customer Intelligence, prädiktive Analytik, generative KI, agentische Systeme und Entscheidungsfindung
  • Bewertung aufkommender KI- und Datentechnologien sowie Entwicklung von Strategien für deren unternehmensweite Einführung
  • Verantwortung für das operative Servicing-Reporting-Ökosystem mit Weiterentwicklung von Self-Service-Reporting, standardisierten Kennzahlen, Echtzeit-Intelligence und wiederverwendbaren Reporting-Frameworks
  • Aufbau und Entwicklung einer leistungsstarken Engineering-Organisation durch Coaching, Mentoring, Nachfolgeplanung und Entwicklung technischer Führungskräfte
  • Definition von Betriebsmodellen für Engineering, Bereitstellungsprozessen, Qualitätsstandards und funktionsübergreifenden Partnerschaften

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Informatik, Computer Engineering, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Fachgebiet; ein weiterführender Abschluss ist bevorzugt
  • Mindestens 10 Jahre zunehmende Erfahrung in Software Engineering und Technologie, einschließlich umfangreicher Führung großer Engineering-Teams und Unternehmensplattformen
  • Nachweisbare Erfahrung in der Leitung von Engineering-Organisationen für unternehmensweite Datenplattformen mit Verantwortung für Strategie, Architektur, Umsetzung, Zuverlässigkeit und operative Exzellenz
  • Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung, dem Aufbau und der Modernisierung cloudnativer Datenplattformen, verteilter Systeme, Data Lakes und groß angelegter Ökosysteme für geschäftskritische Funktionen
  • Erfolge bei der Umsetzung mehrjähriger Programme zur Plattformmodernisierung und Cloud-Transformation mit Fokus auf Einfachheit, Standardisierung, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit, Automatisierung und Wiederverwendung
  • Ausgeprägte Erfahrung mit Data as a Service, Metrics as a Service, wiederverwendbaren Datenprodukten, Intelligence-Zugriffsschichten, Datenaufnahmeplattformen und kontrollierten APIs
  • Fundierte Kenntnisse in Datenaufnahme und -verarbeitung, Föderation, Metadaten, Qualität, Datenherkunft, Katalogisierung, Stammdatenmanagement und unternehmensweiten Datenlebenszyklen
  • Ausgeprägtes Verständnis von Echtzeit- und nahezu Echtzeitarchitekturen, ereignisgesteuerten Systemen, Streaming, APIs, verteilter Verarbeitung und operativen Reporting-Plattformen
  • Erfahrung in der Bereitstellung von unternehmensweitem operativem Reporting und Analytik, standardisierten Kennzahlen und KPIs, Self-Service-Analytik, Echtzeit-Intelligence und wiederverwendbaren Reporting-Frameworks
  • Erfahrung beim Aufbau KI-fähiger Datengrundlagen für Advanced Analytics, Machine Learning, generative KI, Customer Intelligence, agentische Systeme, Automatisierung und intelligente Entscheidungsfindung
  • Fundierte Kenntnisse moderner KI-/ML- und Generative-AI-Ökosysteme einschließlich LLMs, RAG, Vektordatenbanken, semantischer Suche, Wissensmanagement, Context Engineering und wiederverwendbarer Intelligence-Services
  • Fähigkeit, aufkommende Daten-, Cloud-, KI- und Generative-AI-Technologien zu bewerten und Strategien für deren unternehmensweite Einführung zu entwickeln
  • Ausgeprägtes Verständnis von unternehmensweiter Data Governance, Sicherheit, Datenschutz, Risiken und regulatorischen Verpflichtungen
  • Fähigkeit, Engineering-Standards und Betriebsmodelle zu etablieren, die Qualität, Bereitstellungsgeschwindigkeit, Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit, Performance, Beobachtbarkeit und operative Effektivität verbessern
  • Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Produkt, Technologie, Data Science, Enterprise Architecture, Informationssicherheit, Risiko, Compliance, Operations und Geschäftsteams
  • Ausgeprägtes Urteilsvermögen in geschäftlichen und technischen Fragen
  • Hervorragende Kommunikationsfähigkeit und die Fähigkeit, Führungskräfte zu überzeugen
  • Nachweisbare Führungserfahrung beim Aufbau, der Entwicklung, dem Mentoring und der Skalierung leistungsstarker Engineering-Organisationen
  • Fähigkeit, in komplexen, matrixartigen Organisationen durch Einfluss zu führen
  • Starkes Engagement für Engineering-Exzellenz und kontinuierliche Verbesserung

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Grundvergütung
  • Möglichkeiten für Bonuszahlungen
  • Programme zur Unterstützung der finanziellen Vorsorge und Altersvorsorge
  • Umfassende Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung, abhängig vom Standort
  • Flexible Arbeitsmodelle einschließlich hybrider, vor Ort oder virtueller Optionen je nach Rolle und geschäftlichem Bedarf
  • Großzügiger bezahlter Elternurlaub, abhängig vom Standort
  • Kostenloser Zugang zu globalen Wellnesszentren vor Ort mit Pflegepersonal und Ärzten, abhängig vom Standort
  • Kostenlose, vertrauliche Beratung über das Healthy-Minds-Programm
  • Programme zur Karriereentwicklung und Weiterbildung

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