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American Express est une entreprise mondiale de services financiers présente dans les secteurs bancaire, financier et des paiements B2B. Ses activités comprennent les cartes de crédit destinées aux particuliers, aux entreprises et aux sociétés; les services de paiement et aux commerçants; les comptes d’épargne, les certificats de dépôt et les prêts personnels; ainsi que des programmes de récompenses, des programmes de voyage, des solutions de paiement pour les entreprises, de l’éducation financière, des services de sécurité et une assistance aux titulaires de cartes et aux commerçants.
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Offres de l’entreprise

Analyste en science des données, apprentissage automatique et IA générative

Concevoir des solutions d’apprentissage automatique, d’IA générative et de recommandation pour le service client d’American Express. Analyser les données clients et opérationnelles afin d’améliorer la personnalisation et le travail des équipes de service.

INIndeHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisData scientist
PythonSQL

Description

  • Développer des solutions analytiques, des modèles prédictifs et des approches décisionnelles afin d’améliorer le service client, la personnalisation, l’efficacité des collègues et les opérations.
  • Analyser les données clients, comportementales, d’interaction et opérationnelles pour repérer des tendances et des possibilités.
  • Créer des variables, tester des hypothèses et transformer les résultats en solutions et enseignements concrets.
  • Développer et évaluer des solutions d’apprentissage automatique et d’IA générative au moyen de la modélisation, de l’expérimentation et de la validation.
  • Contribuer aux flux de travail d’IA agentique, aux recommandations fondées sur les transformers, à l’IA conversationnelle et aux applications de grands modèles de langage (LLM), ainsi qu’aux solutions de personnalisation ou de prochaine meilleure action.
  • Aider à concevoir et analyser des expériences, à mesurer la qualité des modèles et leur impact sur l’activité, et à repérer les axes d’amélioration.
  • Écrire du code analytique robuste et collaborer avec les équipes données, technologie et plateforme afin de mettre en œuvre, déployer, surveiller et améliorer des solutions de science décisionnelle.
  • Collaborer avec différentes équipes, communiquer clairement les résultats et traduire les conclusions techniques en recommandations utiles.
  • Se tenir informé des avancées en apprentissage automatique, IA générative, systèmes de recommandation et intelligence décisionnelle.
  • Évaluer les méthodes pertinentes et contribuer à mettre en place des pratiques réutilisables au sein de GSDS.

Exigences

  • Master dans une discipline quantitative, comme l’ingénierie, l’informatique, les mathématiques, la statistique, l’économie ou la finance.
  • Expérience pertinente acquise dans le cadre d’études, d’un stage ou d’un emploi en science des données, apprentissage automatique, analytique avancée ou dans un autre domaine quantitatif.
  • Maîtrise de Python, SQL ou d’outils analytiques similaires.
  • Expérience de base dans le développement de modèles d’apprentissage automatique, tels que des modèles arborescents, de régression, de classification ou de regroupement.
  • Cours suivis, projets ou autre exposition aux grands modèles de langage, à l’IA générative ou à l’apprentissage profond moderne.
  • Solides capacités d’analyse et de réflexion conceptuelle, notamment pour structurer des problèmes, apprendre rapidement et gérer l’ambiguïté.
  • Excellentes aptitudes à la communication écrite et orale et capacité à collaborer avec différentes fonctions.
  • Atout : expérience des cadres d’IA agentique, des architectures transformers, des recommandations fondées sur les transformers, de l’IA conversationnelle, des applications LLM, des embeddings ou de la modélisation sémantique.
  • Atout : expérience de la personnalisation, des systèmes de recommandation, de la prochaine meilleure action, de l’optimisation, de l’expérimentation ou de la prise de décision client.
  • Atout : expérience de projet ou professionnelle portant sur des données structurées ou non structurées et des solutions analytiques ou d’apprentissage automatique.
  • Atout : connaissance de l’évaluation de modèles ou d’IA et des notions de base de mise en production, de surveillance, de MLOps ou de LLMOps.
  • Atout : intérêt pour le service client et pour le lien entre le travail technique et des résultats mesurables pour les clients et l’activité.
  • Réussite d’une vérification des antécédents, sous réserve des lois et réglementations applicables.

Avantages

  • Rémunération de base concurrentielle.
  • Primes incitatives.
  • Accompagnement pour le bien-être financier et la retraite.
  • Couverture complète des soins médicaux, dentaires, ophtalmologiques, de l’assurance vie et de l’invalidité, selon le lieu.
  • Modalités de travail flexibles, hybrides, sur site ou virtuelles, selon le poste et les besoins de l’activité.
  • Congé parental rémunéré généreux, selon le lieu.
  • Accès gratuit aux centres de bien-être sur site dans le monde entier, avec du personnel infirmier et médical, selon le lieu.
  • Consultation gratuite et confidentielle dans le cadre du programme Healthy Minds.
  • Possibilités de développement de carrière et de formation.

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