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.
Senior na Analyst sa Pamamahala ng Datos – American Express (Bengaluru, Hybrid)
Suportahan ang mga modelo ng panganib sa pamamahala ng customer ng American Express sa pamamagitan ng pamamahala ng datos, pagpapahusay ng kalidad, automation, at analytics. Gamitin ang BigQuery at Python upang palakasin ang mga kakayahan sa datos at pagganap ng analytics.
Paglalarawan
- Bumuo, magsuri, at magpanatili ng mga dataset at kakayahan sa datos para sa mga modelo ng pamamahala ng customer at panganib sa pagbuo, pagpapatupad, at pagsubaybay ng pagganap.
- Suriin ang mga kumplikadong dataset upang matukoy ang mga pattern, trend, isyu sa kalidad, at mga lugar na maaaring pagbutihin.
- I-automate ang mga manu-manong gawain, pasimplehin ang mga workflow, at palakasin ang kahusayan sa operasyon.
- Pagbutihin ang mga kakayahan sa datos habang nililimitahan ang maiiwasang gastos sa storage, pagproseso, at pagpapanatili.
- Gamitin ang mga bagong ideya sa datos, analytics, automation, at machine learning upang mapahusay ang mga kasalukuyang kakayahan.
- Makipagtulungan sa mga team ng panganib, analytics, teknolohiya, at negosyo upang gawing mas madaling ma-access, maaasahan, maayos na napamamahalaan, at magagamit ang datos.
- Ipakita nang malinaw sa mga lider at pangunahing stakeholder ang mga resulta ng analytics, rekomendasyon, panganib, at implikasyon sa negosyo.
- Himayin ang mga hindi malinaw na hamon sa pamamagitan ng pagtatanong nang nakatuon, pagsusuri ng mga alternatibo, at pag تبدیل ng pagsusuri tungo sa praktikal na mga solusyon.
Mga Kinakailangan
- MBA o master's degree sa ekonomiks, estadistika, computer science, data science, o kaugnay na disiplinang kwantitatibo.
- Hanggang 30 buwan ng kaugnay na karanasan sa analytics, pamamahala ng datos, pamamahala ng datos, o kaugnay na kakayahan sa datos.
- Praktikal na kaalaman sa BigQuery at Python, kabilang ang kakayahang magtrabaho gamit ang malalaking dataset.
- Pag-unawa sa mga prinsipyo ng pagsusuri ng datos at kung paano gawing kapaki-pakinabang na insight sa negosyo ang mga natuklasan.
- Kakayahang pamahalaan ang mga deliverable ng proyekto at isulong ang mga inisyatiba tungo sa nasusukat na resulta.
- Malakas na kakayahan sa pagsusuri at paglutas ng problema kapag humaharap sa kumplikado o hindi malinaw na mga hamon.
- Kakayahang magtrabaho nang mag-isa, akuin ang mga nakatalagang deliverable, at epektibong makapag-ambag sa isang team.
- Malinaw na kasanayan sa pasulat at pasalitang komunikasyon para makipag-ugnayan sa mga teknikal at hindi teknikal na stakeholder.
- Praktikal na karanasan sa BigQuery, Python, SQL, o katumbas na mga teknolohiya sa datos at analytics.
- Karanasan sa paglikha o pagsuporta sa mga awtomatikong proseso at workflow ng datos.
- Pamilyaridad sa pamamahala ng datos, kalidad ng datos, metadata, data lineage, o pamamahala ng lifecycle ng datos.
- Pag-unawa sa pagbuo ng modelo, pagsubaybay ng pagganap, o mga pangangailangan sa datos para sa mga modelong analitikal at machine learning.
- Pagkakalantad sa mga serbisyong pinansyal, pagbabayad, panganib sa kredito, panganib ng pandaraya, o analytics ng customer.
- Ang pagtatrabaho ay nakasalalay sa matagumpay na pagkumpleto ng pagsusuri sa beripikasyon ng background alinsunod sa mga naaangkop na batas at regulasyon.
Mga Benepisyo
- Mapagkumpitensyang batayang sahod.
- Mga pagkakataon para sa bonus.
- Suporta para sa kagalingang pinansyal at pagreretiro.
- Saklaw para sa medikal, dental, paningin, seguro sa buhay, at kapansanan, depende sa lokasyon.
- Mga flexible na kaayusan sa hybrid, onsite, o virtual na trabaho batay sa tungkulin at pangangailangan ng negosyo.
- Bayad na parental leave, depende sa lokasyon.
- Access sa mga global onsite wellness center na may mga nars at doktor, depende sa lokasyon.
- Kompidensiyal na pagpapayo sa pamamagitan ng programang Healthy Minds.
- Mga programa sa pagpapaunlad ng karera at pagsasanay.