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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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Senior Data-Science-Analyst, Machine Learning und GenAI – American Express, Gurugram (Hybrid)

Senior Analyst für die Entwicklung von Machine-Learning-, GenAI- und Decision-Science-Lösungen im Kundenservice von American Express. Die Rolle umfasst prädiktive Modellierung, Empfehlungen, Experimente und produktionsreife KI-Funktionen.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
PythonSQL

Beschreibung

  • Entwickeln Sie analytische Lösungen, prädiktive Modelle, Empfehlungssysteme und Entscheidungsverfahren, die Kundenservice, Personalisierung, die Effektivität von Mitarbeitenden und die operative Leistung verbessern.
  • Analysieren Sie große Kunden-, Verhaltens-, Interaktions- und Betriebsdatensätze, um Chancen zu erkennen, Merkmale zu entwickeln, Hypothesen zu testen und Erkenntnisse in praxisnahe Lösungen zu überführen.
  • Entwickeln und bewerten Sie Machine-Learning- und GenAI-Lösungen mit geeigneten Modellierungs-, Experimentier- und Validierungsmethoden.
  • Unterstützen Sie agentische KI-Workflows, transformerbasierte Empfehlungen, Conversational AI und LLM-Anwendungen sowie fortschrittliche Personalisierungs- und Next-Best-Action-Initiativen.
  • Entwerfen Sie Experimente und Leistungskennzahlen, um KI-Qualität, Modelleffektivität, Geschäftsauswirkungen und Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung zu bewerten.
  • Erstellen Sie robusten analytischen Code und arbeiten Sie mit Daten-, Technologie- und Plattformteams an der Überführung in den Produktivbetrieb, der Überwachung und der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Decision-Science-Lösungen.
  • Bauen Sie funktionsübergreifende Partnerschaften auf, erläutern Sie analytische Erkenntnisse verständlich und übersetzen Sie technische Ergebnisse in umsetzbare Empfehlungen.
  • Verfolgen Sie Entwicklungen in Machine Learning, GenAI, Empfehlungssystemen und Decision Intelligence, testen Sie relevante Methoden und teilen Sie wiederverwendbare Vorgehensweisen im gesamten GSDS.

Anforderungen

  • Masterabschluss in einer quantitativen Fachrichtung wie Ingenieurwesen, Informatik, Mathematik, Statistik, Volkswirtschaft oder Finanzwesen.
  • Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung in Data Science, Machine Learning, Advanced Analytics oder einem verwandten quantitativen Bereich.
  • Sicherer Umgang mit Python, SQL oder vergleichbaren Analysetools sowie Erfahrung mit der Entwicklung von Modellen wie baumbasierten Verfahren, Regressions-, Klassifikations- oder Clustering-Modellen.
  • Erfahrung mit LLMs, GenAI oder modernen Deep-Learning-Verfahren sowie großes Interesse an neuen KI-Möglichkeiten.
  • Ausgeprägtes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen, einschließlich der Fähigkeit, komplexe und unstrukturierte Geschäftsprobleme zu bearbeiten.
  • Klare schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Partnern.
  • Praktische Erfahrung mit Frameworks für agentische KI, Transformer-Architekturen, transformerbasierten Empfehlungssystemen, Conversational AI, LLM-Anwendungen, Embeddings oder semantischer Modellierung.
  • Erfahrung mit Personalisierung, Empfehlungssystemen, Next-Best-Action, Optimierung, Experimenten oder kundenbezogener Entscheidungsfindung.
  • Erfahrung in der Verarbeitung und Analyse großer strukturierter oder unstrukturierter Datensätze sowie in der Überführung von Modellen in skalierbare analytische Lösungen.
  • Verständnis von Modell- und KI-Evaluierung, Überführung in den Produktivbetrieb, Monitoring sowie von MLOps- oder LLMOps-Konzepten.
  • Neugier auf den Kundenservice und die Fähigkeit, technische Arbeit mit messbaren Ergebnissen für Kunden und das Unternehmen zu verbinden.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Grundgehalt.
  • Möglichkeiten für leistungsbezogene Bonuszahlungen.
  • Unterstützung bei finanzieller Vorsorge und Altersplanung.
  • Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung, abhängig vom Standort.
  • Flexible hybride, vor Ort ausgeübte oder virtuelle Arbeitsmodelle entsprechend der Rolle und den geschäftlichen Anforderungen.
  • Großzügige bezahlte Elternzeit, 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.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung.

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