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B2BBankwesenFinanzen
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

Senior Data-Science-Analyst

Entwickeln Sie Prognosemodelle, die Entscheidungen von American Express in den Bereichen Risiko, Betrug und Marketing unterstützen. Analysieren Sie große Datensätze, um Geschäftserkenntnisse zu gewinnen und profitable Kundenergebnisse zu fördern.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
MapReducePythonSparkSQL

Beschreibung

  • Entwickeln, implementieren und validieren Sie Prognosemodelle.
  • Wenden Sie Modelle in wirtschaftlichen Rahmenwerken an, um profitable Entscheidungen in den Bereichen Risiko, Betrug und Marketing zu unterstützen.
  • Lernen Sie, wie American Express arbeitet und welche Faktoren Geschäftsentscheidungen beeinflussen.
  • Analysieren Sie große Datensätze, um Geschäftserkenntnisse zu gewinnen und innovative Lösungen zu entwickeln.
  • Nutzen Sie das Netzwerk von American Express, um fundiertere und relevantere Entscheidungen zu ermöglichen.
  • Entwickeln Sie mit Big Data und maschinellem Lernen verbesserte Ansätze.
  • Präsentieren und strukturieren Sie Erkenntnisse zu Interessenten und Kunden für Führungskräfte und wichtige Partner.
  • Verfolgen Sie Entwicklungen in den Bereichen Finanzen, Zahlungsverkehr und Analytik.

Anforderungen

  • MBA oder Masterabschluss in Wirtschaftswissenschaften, Statistik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
  • 24 bis 48 Monate Erfahrung in der Analytik oder in Big-Data-Projekten.
  • Effektiv im Team arbeiten.
  • Projektbeiträge auf Geschäftsergebnisse ausrichten.
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Sozialkompetenz.
  • Probleme kreativ lösen, schnell lernen und komplexe, wenig strukturierte Aufgaben eigenständig bearbeiten.
  • Mit funktionsübergreifenden Geschäftspartnern weltweit zusammenarbeiten.
  • Erfahrung mit SAS, R, Python, Hive, Spark und SQL.
  • Kenntnisse über überwachte und unüberwachte Verfahren, darunter Active Learning und Transfer Learning, neuronale Modelle, Entscheidungsbäume, Reinforcement Learning, grafische Modelle, Gauß-Prozesse, Bayes-Modelle, MapReduce und Feature Engineering.
  • Die Beschäftigung setzt eine erfolgreich abgeschlossene Hintergrundüberprüfung voraus, vorbehaltlich der geltenden Gesetze und Vorschriften.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Grundgehalt.
  • Bonuszahlungen.
  • Unterstützung bei finanzieller Vorsorge und Altersversorgung.
  • Kranken-, Zahn-, Seh-, Lebens- und Invaliditätsversicherung, abhängig vom Standort.
  • Flexible hybride, vor Ort oder virtuelle Arbeitsmodelle, abhängig von der Rolle und den geschäftlichen Anforderungen.
  • Großzügiger bezahlter Elternurlaub, abhängig vom Standort.
  • Kostenloser Zugang zu globalen Wellnesszentren vor Ort mit Pflegefachkräften und Ärzten, abhängig vom Standort.
  • Kostenlose, vertrauliche Beratung über das Programm Healthy Minds.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung.

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