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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 senior en science des données, machine learning et GenAI – American Express, Gurugram hybride

Analyste senior développant des solutions de machine learning, de GenAI et de science de la décision pour les services d’American Express. Le poste couvre la modélisation prédictive, les recommandations, l’expérimentation et des capacités d’IA prêtes pour la production.

INIndeHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisAnalyste de données
PythonSQL

Description

  • Créer des solutions analytiques, des modèles prédictifs, des systèmes de recommandation et des méthodes de prise de décision qui améliorent le service, la personnalisation, l’efficacité des collaborateurs et la performance opérationnelle.
  • Analyser de vastes ensembles de données clients, comportementales, d’interactions et opérationnelles afin de révéler des opportunités, de concevoir des variables, de tester des hypothèses et de transformer les résultats en solutions concrètes.
  • Développer et évaluer des solutions de machine learning et de GenAI à l’aide de méthodes adaptées de modélisation, d’expérimentation et de validation.
  • Soutenir les flux de travail d’IA agentique, les recommandations fondées sur les transformers, l’IA conversationnelle et les applications de LLM, ainsi que les initiatives avancées de personnalisation ou de prochaine meilleure action.
  • Concevoir des expérimentations et des indicateurs de performance pour évaluer la qualité de l’IA, l’efficacité des modèles, l’impact commercial et les possibilités d’amélioration continue.
  • Produire du code analytique robuste et collaborer avec les équipes data, technologiques et plateformes pour la mise en production, le suivi et l’amélioration continue des solutions de science de la décision.
  • Établir des partenariats transverses, expliquer clairement les résultats analytiques et transformer les résultats techniques en recommandations exploitables.
  • Suivre les évolutions du machine learning, de la GenAI, des systèmes de recommandation et de l’intelligence décisionnelle, tout en testant des méthodes pertinentes et en partageant des pratiques réutilisables au sein de GSDS.

Exigences

  • Master dans une discipline quantitative telle que l’ingénierie, l’informatique, les mathématiques, les statistiques, l’économie ou la finance.
  • Au moins deux ans d’expérience professionnelle en science des données, machine learning, analytique avancée ou dans un domaine quantitatif connexe.
  • Maîtrise de Python, SQL ou d’outils analytiques comparables, avec une expérience du développement de modèles tels que les techniques fondées sur les arbres, la régression, la classification ou le clustering.
  • Expérience des LLM, de la GenAI ou du deep learning moderne, ainsi qu’un fort intérêt pour les capacités émergentes de l’IA.
  • Solides capacités de raisonnement analytique et conceptuel, notamment pour traiter des problèmes commerciaux complexes et non structurés.
  • Excellentes compétences de communication écrite et orale et capacité à travailler efficacement avec des partenaires transverses.
  • Expérience pratique des frameworks d’IA agentique, des architectures transformer, des systèmes de recommandation fondés sur les transformers, de l’IA conversationnelle, des applications de LLM, des embeddings ou de la modélisation sémantique.
  • 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.
  • Expérience du traitement et de l’analyse de vastes ensembles de données structurées ou non structurées, ainsi que de la transformation de modèles en solutions analytiques évolutives.
  • Compréhension de l’évaluation des modèles et de l’IA, de la mise en production, du suivi ou des concepts de MLOps et de LLMOps.
  • Curiosité pour le service client et capacité à relier le travail technique à des résultats mesurables pour les clients et l’entreprise.

Avantages

  • Salaire de base compétitif.
  • Possibilités de rémunération variable sous forme de primes.
  • Soutien au bien-être financier et à la préparation de la retraite.
  • Couverture médicale, dentaire, optique, décès et invalidité, selon le lieu.
  • Modalités de travail flexibles, hybrides, sur site ou virtuelles, selon le poste et les besoins de l’entreprise.
  • Congé parental rémunéré généreux, selon le lieu.
  • Accès gratuit aux centres mondiaux de bien-être sur site, avec des infirmiers et des médecins, selon le lieu.
  • Conseil gratuit et confidentiel dans le cadre du programme Healthy Minds.
  • Possibilités de développement de carrière et de formation.

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