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American Express es una empresa global de servicios financieros que opera en los sectores bancario, financiero y de pagos B2B. Su actividad incluye tarjetas de crédito para consumidores, empresas y corporaciones; servicios de pago y para comercios; cuentas de ahorro, certificados de depósito y préstamos personales; además de programas de recompensas, programas de viajes, soluciones de pago corporativo, educación financiera, servicios de seguridad y asistencia para titulares de tarjetas y comercios.
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Empleos de la empresa

Analista de ciencia de datos, aprendizaje automático e IA generativa

Desarrolla soluciones de aprendizaje automático, IA generativa y recomendaciones para la atención al cliente de American Express. Analiza datos de clientes y operaciones para mejorar la personalización y el trabajo de los equipos de servicio.

INIndiaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
PythonSQL

Descripción

  • Desarrollar soluciones analíticas, modelos predictivos y enfoques de toma de decisiones para mejorar la atención al cliente, la personalización, la eficacia de los compañeros y las operaciones.
  • Analizar datos de clientes, comportamiento, interacciones y operaciones para encontrar patrones y oportunidades.
  • Crear variables, probar hipótesis y convertir los hallazgos en soluciones e ideas prácticas.
  • Desarrollar y evaluar soluciones de aprendizaje automático e IA generativa mediante modelado, experimentación y validación.
  • Contribuir a flujos de trabajo de IA agéntica, recomendaciones basadas en transformadores, IA conversacional y aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM), así como a soluciones de personalización o de siguiente mejor acción.
  • Ayudar a diseñar y analizar experimentos, medir la calidad de los modelos y su impacto empresarial, e identificar áreas de mejora.
  • Escribir código analítico sólido y colaborar con los equipos de datos, tecnología y plataformas para implementar, desplegar, supervisar y mejorar soluciones de ciencia de decisiones.
  • Colaborar con distintos equipos, comunicar los hallazgos con claridad y traducir resultados técnicos en recomendaciones útiles.
  • Mantenerse al día de los avances en aprendizaje automático, IA generativa, sistemas de recomendación e inteligencia de decisiones.
  • Evaluar métodos pertinentes y ayudar a establecer prácticas reutilizables en GSDS.

Requisitos

  • Máster en una disciplina cuantitativa, como ingeniería, informática, matemáticas, estadística, economía o finanzas.
  • Experiencia académica, de prácticas o profesional pertinente en ciencia de datos, aprendizaje automático, analítica avanzada u otro campo cuantitativo.
  • Dominio de Python, SQL u otras herramientas analíticas similares.
  • Experiencia básica en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, como modelos basados en árboles, de regresión, clasificación o agrupamiento.
  • Formación, experiencia en proyectos u otra exposición a modelos de lenguaje grandes, IA generativa o aprendizaje profundo moderno.
  • Sólida capacidad de análisis y pensamiento conceptual, incluida la habilidad para estructurar problemas, aprender con rapidez y desenvolverse en situaciones ambiguas.
  • Claridad en la comunicación oral y escrita, y capacidad para colaborar entre distintas funciones.
  • Se valorará: exposición a marcos de IA agéntica, arquitecturas de transformadores, recomendaciones basadas en transformadores, IA conversacional, aplicaciones de LLM, embeddings o modelado semántico.
  • Se valorará: exposición a personalización, sistemas de recomendación, siguiente mejor acción, optimización, experimentación o toma de decisiones sobre clientes.
  • Se valorará: experiencia en proyectos o laboral con datos estructurados o no estructurados y soluciones analíticas o de aprendizaje automático.
  • Se valorará: familiaridad con la evaluación de modelos o IA y conceptos básicos de puesta en producción, supervisión, MLOps o LLMOps.
  • Se valorará: interés en la atención al cliente y en vincular el trabajo técnico con resultados medibles para clientes y negocio.
  • Completar satisfactoriamente una verificación de antecedentes, de conformidad con las leyes y normativas aplicables.

Beneficios

  • Salario base competitivo.
  • Incentivos por bonificación.
  • Apoyo para el bienestar financiero y la jubilación.
  • Cobertura integral médica, dental, oftalmológica, de vida y por discapacidad, según la ubicación.
  • Modalidades de trabajo híbridas flexibles, presenciales o virtuales, según el puesto y las necesidades del negocio.
  • Generoso permiso parental remunerado, según la ubicación.
  • Acceso gratuito a centros de bienestar globales en las instalaciones, atendidos por personal de enfermería y medicina, según la ubicación.
  • Asesoramiento gratuito y confidencial a través del programa Healthy Minds.
  • Oportunidades de desarrollo profesional y formación.

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