Ang American Express ay isang pandaigdigang kompanya ng serbisyong pinansyal na nagpapatakbo sa larangan ng pagbabangko, pananalapi, at mga pagbabayad sa B2B. Kabilang sa mga negosyo nito ang mga credit card para sa mga mamimili, negosyo, at korporasyon; mga serbisyo sa pagbabayad at merchant; mga savings account, certificate of deposit, at personal loan; pati na rin ang mga reward, programa sa paglalakbay, solusyon sa pagbabayad para sa mga korporasyon, edukasyong pinansyal, serbisyong pangseguridad, at suporta para sa mga miyembro ng card at merchant.
Analista ng Agham ng Datos, Pagkatuto ng Makina at GenAI
Bumuo ng mga solusyon sa machine learning, generative AI, at rekomendasyon para sa serbisyo sa customer ng American Express. Suriin ang datos ng customer at operasyon upang mapahusay ang personalization at paraan ng pagtatrabaho ng mga pangkat ng serbisyo.
Paglalarawan
- Bumuo ng mga solusyong analitikal, predictive model, at mga paraan ng pagpapasya upang mapahusay ang serbisyo sa customer, personalization, pagiging epektibo ng mga kasamahan, at operasyon.
- Suriin ang datos ng customer, asal, interaksiyon, at operasyon upang makakita ng mga pattern at pagkakataon.
- Gumawa ng mga feature, subukan ang mga hypothesis, at gawing praktikal na insight at solusyon ang mga natuklasan.
- Bumuo at magsuri ng mga solusyon sa machine learning at generative AI sa pamamagitan ng pagmomodelo, eksperimento, at validation.
- Tumulong sa mga agentic AI workflow, rekomendasyong batay sa transformer, conversational AI at mga LLM application, at mga solusyon sa personalization o susunod na pinakamainam na aksiyon.
- Tumulong sa pagdisenyo at pagsusuri ng mga eksperimento, at sukatin ang kalidad ng modelo, epekto sa negosyo, at mga bahaging dapat pagbutihin.
- Sumulat ng mahusay na analytical code at makipagtulungan sa mga pangkat ng datos, teknolohiya, at platform upang magpatupad, mag-deploy, magmonitor, at magpahusay ng mga solusyon sa decision science.
- Makipagtulungan sa iba't ibang pangkat, malinaw na ipahayag ang mga natuklasan, at isalin ang mga teknikal na resulta sa mga kapaki-pakinabang na rekomendasyon.
- Subaybayan ang mga pag-unlad sa machine learning, generative AI, mga sistema ng rekomendasyon, at decision intelligence.
- Suriin ang mga kaugnay na pamamaraan at tumulong magtatag ng mga kagawiang magagamit muli sa buong GSDS.
Mga Kinakailangan
- Master’s degree sa quantitative na disiplina gaya ng engineering, computer science, matematika, estadistika, ekonomiya, o pananalapi.
- May kaugnay na karanasang akademiko, internship, o propesyonal sa data science, machine learning, advanced analytics, o iba pang quantitative na larangan.
- Kasanayan sa Python, SQL, o katulad na mga analytical tool.
- Pangunahing karanasan sa pagbuo ng mga machine learning model, gaya ng mga modelong batay sa puno, regression, classification, o clustering.
- Nakapag-aral, nakagawa ng proyekto, o nagkaroon ng iba pang exposure sa large language model, generative AI, o makabagong deep learning.
- Malakas na kakayahang magsuri at mag-isip nang konseptuwal, kabilang ang pagbuo ng malinaw na balangkas para sa problema, mabilis na pagkatuto, at pagharap sa kalabuan.
- Malinaw na kasanayan sa pasulat at pasalitang komunikasyon at kakayahang makipagtulungan sa iba't ibang tungkulin.
- Mas gusto: May exposure sa mga agentic AI framework, transformer architecture, rekomendasyong batay sa transformer, conversational AI, LLM application, embedding, o semantic modeling.
- Mas gusto: May exposure sa personalization, mga sistema ng rekomendasyon, susunod na pinakamainam na aksiyon, optimization, experimentation, o pagpapasya para sa customer.
- Mas gusto: Karanasan sa proyekto o trabaho gamit ang structured o unstructured data at mga solusyong analitikal o machine learning.
- Mas gusto: Pamilyar sa pagsusuri ng modelo o AI at mga batayang konsepto ng paglalagay sa production, monitoring, MLOps, o LLMOps.
- Mas gusto: Interes sa serbisyo sa customer at pag-uugnay ng teknikal na gawain sa masusukat na resulta para sa customer at negosyo.
- Matagumpay na makapasa sa beripikasyon ng background, alinsunod sa mga naaangkop na batas at regulasyon.
Mga Benepisyo
- Mapagkumpitensyang batayang sahod.
- Mga insentibo sa bonus.
- Suporta para sa kagalingang pinansyal at pagreretiro.
- Komprehensibong saklaw para sa pangangalagang medikal, dental, paningin, life insurance, at kapansanan, depende sa lokasyon.
- Mga flexible na kaayusan sa trabahong hybrid, onsite, o virtual, depende sa tungkulin at pangangailangan ng negosyo.
- Mapagbigay na bayad na parental leave, depende sa lokasyon.
- Libreng access sa mga wellness center sa mga pandaigdigang lugar ng trabaho na may mga nars at doktor, depende sa lokasyon.
- Libre at kumpidensiyal na pagpapayo sa pamamagitan ng programang Healthy Minds.
- Mga pagkakataon sa pagpapaunlad ng karera at pagsasanay.