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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 sénior de Ciencia de Datos, Machine Learning y GenAI – American Express, Gurugram híbrido

Analista sénior que desarrolla soluciones de machine learning, GenAI y ciencia de decisiones para los servicios de American Express. El puesto abarca modelos predictivos, recomendaciones, experimentación y capacidades de IA listas para producción.

INIndiaHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésAnalista de datos
PythonSQL

Descripción

  • Crear soluciones analíticas, modelos predictivos, sistemas de recomendación y métodos de toma de decisiones que mejoren la atención, la personalización, la eficacia de los empleados y el rendimiento operativo.
  • Analizar grandes conjuntos de datos de clientes, comportamiento, interacciones y operaciones para descubrir oportunidades, diseñar características, probar hipótesis y convertir los hallazgos en soluciones prácticas.
  • Desarrollar y evaluar soluciones de machine learning y GenAI mediante métodos adecuados de modelado, experimentación y validación.
  • Dar soporte a flujos de trabajo de IA agéntica, recomendaciones basadas en transformers, IA conversacional y aplicaciones de LLM, así como a iniciativas avanzadas de personalización o siguiente mejor acción.
  • Diseñar experimentos y métricas de rendimiento para evaluar la calidad de la IA, la eficacia de los modelos, el impacto empresarial y las oportunidades de mejora continua.
  • Producir código analítico sólido y colaborar con los equipos de datos, tecnología y plataformas en la puesta en producción, la monitorización y la mejora continua de las soluciones de Ciencia de Decisiones.
  • Crear alianzas interfuncionales, explicar claramente los hallazgos analíticos y convertir los resultados técnicos en recomendaciones prácticas.
  • Seguir los avances en machine learning, GenAI, sistemas de recomendación e inteligencia de decisiones, probando métodos relevantes y compartiendo prácticas reutilizables en GSDS.

Requisitos

  • Máster en una disciplina cuantitativa como ingeniería, informática, matemáticas, estadística, economía o finanzas.
  • Al menos dos años de experiencia profesional en ciencia de datos, machine learning, analítica avanzada o un campo cuantitativo relacionado.
  • Dominio de Python, SQL o herramientas analíticas comparables, con experiencia desarrollando modelos como técnicas basadas en árboles, regresión, clasificación o clustering.
  • Experiencia con LLM, GenAI o deep learning moderno, junto con un gran interés por las capacidades emergentes de IA.
  • Sólida capacidad de razonamiento analítico y conceptual, incluida la habilidad para abordar problemas empresariales complejos y no estructurados.
  • Buenas habilidades de comunicación escrita y verbal, y capacidad para trabajar eficazmente con colaboradores interfuncionales.
  • Experiencia práctica con frameworks de IA agéntica, arquitecturas transformer, sistemas de recomendación basados en transformers, IA conversacional, aplicaciones de LLM, embeddings o modelado semántico.
  • Experiencia en personalización, sistemas de recomendación, siguiente mejor acción, optimización, experimentación o toma de decisiones sobre clientes.
  • Experiencia procesando y analizando grandes conjuntos de datos estructurados o no estructurados y convirtiendo modelos en soluciones analíticas escalables.
  • Conocimientos de evaluación de modelos e IA, puesta en producción, monitorización o conceptos de MLOps y LLMOps.
  • Curiosidad por la atención al cliente y capacidad para relacionar el trabajo técnico con resultados medibles para clientes y negocio.

Beneficios

  • Salario base competitivo.
  • Oportunidades de incentivos mediante bonificaciones.
  • Apoyo para el bienestar financiero y la planificación de la jubilación.
  • Cobertura médica, dental, oftalmológica, de vida y por discapacidad, según la ubicación.
  • Modalidades de trabajo híbridas, presenciales o virtuales flexibles según el puesto y las necesidades del negocio.
  • Generosa licencia parental remunerada, según la ubicación.
  • Acceso gratuito a centros globales de bienestar en las instalaciones, atendidos por enfermeros y médicos, según la ubicación.
  • Asesoramiento gratuito y confidencial mediante el programa Healthy Minds.
  • Oportunidades de desarrollo profesional y formación.

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