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.
Director de Ciencia de Datos, Servicios Globales — American Express (Híbrido, India)
Lidera la estrategia de Decision Science impulsada por IA de Global Servicing de American Express. Desarrolla capacidades de recomendación, IA generativa y toma de decisiones listas para producción mientras formas equipos de ciencia de datos de alto rendimiento.
Descripción
- Definir y liderar la hoja de ruta de Decision Science de Global Servicing
- Identificar y priorizar oportunidades de alto valor en servicios, valor y compromiso de los miembros, productividad de los empleados y excelencia operativa
- Convertir la estrategia empresarial en prioridades de Decision Science, métricas de éxito y decisiones de inversión
- Proporcionar dirección técnica en IA/ML, IA generativa, predicción, recomendación, optimización, experimentación y aprendizaje
- Impulsar la IA agéntica, los flujos de trabajo multiagente, los recomendadores basados en transformadores, el aprendizaje de representaciones y los sistemas de IA conversacional/LLM
- Evaluar arquitecturas, enfoques de modelado, marcos de evaluación y compromisos técnicos
- Liderar equipos desde la experimentación inicial hasta el despliegue escalable en producción
- Supervisar productos de ciencia de datos reutilizables y listos para producción, así como sistemas de toma de decisiones basados en datos de clientes, comportamiento, contexto y operaciones
- Colaborar con socios de Tecnología, plataformas y gobernanza en arquitectura, observabilidad, controles, calidad de modelos e IA y prácticas de ciclo de vida
- Contratar, orientar y desarrollar una organización de ciencia de datos de alto rendimiento
- Fortalecer las capacidades organizativas en IA generativa aplicada, ingeniería y arquitectura de IA, recomendación y toma de decisiones, resolución estratégica de problemas y comunicación comercial
- Colaborar con altos responsables para orientar la priorización, la inversión, la adopción y la ejecución
- Supervisar los avances en IA y Decision Science y convertir las técnicas relevantes en capacidades escalables y prácticas reutilizables
- Definir la hoja de ruta técnica para IA agéntica, IA conversacional, recomendación, experimentación, ingeniería de IA, arquitectura, gobernanza y optimización continua
Requisitos
- Licenciatura en una disciplina cuantitativa como ingeniería, informática, matemáticas, estadística o economía
- Excepcionales habilidades analíticas y de resolución conceptual de problemas, incluidos enfoques basados en primeros principios para desafíos empresariales complejos y ambiguos
- Experiencia demostrada liderando y desarrollando equipos de analítica o ciencia de datos de alto rendimiento en organizaciones complejas y multifuncionales
- Sólida base técnica en ciencia de datos e inteligencia artificial contemporáneas
- Capacidad para definir el diseño de soluciones, cuestionar enfoques técnicos y vincular decisiones analíticas con resultados empresariales
- Capacidad para influir en altos responsables mediante una comunicación clara y estructurada y una narrativa ejecutiva persuasiva
- Experiencia llevando iniciativas de analítica a gran escala, Decision Science o IA desde el concepto hasta la producción, la adopción y la mejora continua
- Sólido criterio comercial y habilidades narrativas, conectando la estrategia técnica, la arquitectura y las decisiones de inversión con un valor empresarial medible
- Se valora un máster en una disciplina cuantitativa
- Se valoran conocimientos técnicos de IA agéntica y flujos de trabajo agénticos, arquitecturas de transformadores y sistemas de recomendación, IA conversacional, LLM y soluciones avanzadas de personalización o next-best-action
- Se valora un sólido conocimiento del ciclo de vida completo de Decision Science e IA, incluida la experimentación, la evaluación de modelos e IA, la lógica y orquestación de decisiones, la puesta en producción, la monitorización, la gobernanza y la optimización continua
- Se valora un historial de entrega de productos de datos escalables, sistemas de recomendación o toma de decisiones, o capacidades habilitadas por IA con resultados medibles
- Se valora la experiencia en la transformación de organizaciones desde la analítica tradicional hacia capacidades de Decision Science productizadas e impulsadas por IA y soluciones empresariales reutilizables
Beneficios
- Remuneración base competitiva
- Oportunidades de bonificación
- Apoyo para el bienestar financiero y la planificación de la jubilación
- Cobertura integral médica, dental, oftalmológica, de vida y por discapacidad, sujeta a la ubicación
- Modalidades de trabajo híbridas, presenciales o virtuales flexibles según el puesto y las necesidades empresariales
- Generosa licencia parental remunerada, sujeta a la ubicación
- Acceso gratuito a centros de bienestar globales en las instalaciones, atendidos por enfermeros y médicos, sujeto a la ubicación
- Asesoramiento confidencial mediante el programa Healthy Minds
- Oportunidades de desarrollo profesional y formación