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American Express
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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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Senior Data-Science-Analyst:in, Betrugsrisiko

Entwickeln Sie Machine-Learning- und graphbasierte Lösungen, um den Missbrauch von Zahlungskarten zu erkennen und Betrugsrisikoentscheidungen bei American Express zu verbessern. Analysieren Sie Daten zu kompromittierten Karten und entwickeln Sie skalierbare Entscheidungspipelines.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
CloudGoogle Cloud PlatformPySparkPythonPyTorchTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickeln und verbessern Sie Machine-Learning- und KI-Lösungen, die Muster bei kompromittierten Karten erkennen, verdächtiges Verhalten aufdecken und Risikoentscheidungen unterstützen.
  • Nutzen Sie Graph Neural Networks, Graph Learning, Transformer, Deep Learning und weitere fortschrittliche Machine-Learning-Methoden.
  • Analysieren Sie große, komplexe und miteinander verknüpfte Datensätze, um Beziehungen und Risikosignale zu erkennen und umsetzbare Geschäftserkenntnisse abzuleiten.
  • Entwickeln und optimieren Sie Analyse- und Modellierungspipelines – von der Datenaufbereitung und dem Feature Engineering über das Training und die Validierung bis zur Leistungsüberwachung.
  • Nutzen Sie Python, PySpark und Cloud-Plattformen wie Google Cloud, um skalierbare Analyselösungen zu entwickeln.
  • Bewerten Sie neue KI- und Machine-Learning-Methoden, um die Wirksamkeit von Modellen, die Vorhersagegenauigkeit und die operative Effizienz zu verbessern.
  • Arbeiten Sie mit Stakeholdern aus verschiedenen Fachbereichen zusammen, um geschäftliche Herausforderungen in datengestützte Lösungen zu überführen.
  • Präsentieren Sie Analyseergebnisse, die Modellleistung und strategische Empfehlungen für technische und nichttechnische Zielgruppen.
  • Prüfen Sie Fälle eingehend, um die Modellleistung und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
  • Richten Sie Analyse- und Modellierungsarbeiten an den Geschäftszielen aus und steuern Sie die Erwartungen der Stakeholder während des gesamten Projekts.
  • Sichten Sie Forschungsarbeiten und identifizieren Sie Anwendungsfälle, die die Modellentwicklung und Innovation voranbringen können.

Anforderungen

  • Sie verfügen über einen Hochschulabschluss oder weiterführenden Abschluss in Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwesen, Management, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach an einer anerkannten Institution.
  • Sie bringen 2–3 Jahre einschlägige Berufserfahrung in Data Science, Advanced Analytics, Machine Learning oder Predictive Modeling mit.
  • Sie verfügen über fundierte Programmierkenntnisse in Python und PySpark sowie praktische Erfahrung mit Datenbearbeitung, statistischer Analyse und der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen.
  • Sie kennen Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren und haben Berührungspunkte mit Graph Neural Networks, Graphalgorithmen, Transformer-Architekturen oder verwandten fortschrittlichen KI-Methoden.
  • Sie sind mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow und Cloud-Umgebungen wie Google Cloud Platform vertraut.
  • Sie haben Erfahrung mit großen Datensätzen, Feature Engineering, Datenvorverarbeitung und Modellbewertung.
  • Sie verfügen über ausgeprägte Problemlösungs- und Analysefähigkeiten und können komplexe geschäftliche Anforderungen in wirksame technische Lösungen überführen.
  • Sie kommunizieren klar in Wort und Schrift und präsentieren Analyseerkenntnisse und Empfehlungen vor unterschiedlichen Stakeholdern.
  • Sie urteilen sicher, arbeiten effektiv im Team und liefern in einem dynamischen Geschäftsumfeld hochwertige Analysearbeit.
  • Sie arbeiten in folgenden Schichten: Montag–Mittwoch, 13:00–21:30 Uhr; Donnerstag, 11:00–19:30 Uhr; Freitag, 8:30–17:00 Uhr.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Grundgehalt.
  • Bonuszahlungen.
  • Unterstützung bei finanzieller Vorsorge und Altersversorgung.
  • Je nach Standort Kranken-, Zahn-, Seh-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung.
  • Je nach Rolle und geschäftlichem Bedarf flexible hybride, vor Ort oder virtuelle Arbeitsmöglichkeiten.
  • Je nach Standort bezahlter Elternurlaub.
  • Kostenloser Zugang zu globalen Wellness-Zentren vor Ort mit Pflegekräften und Ärztinnen und Ärzten; je nach Standort.
  • Kostenlose und vertrauliche Beratung über das Programm Healthy Minds.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung.

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