American Express globalna je tvrtka za financijske usluge koja posluje u području bankarstva, financija i plaćanja među poduzećima. Njezino poslovanje obuhvaća potrošačke, poslovne i korporativne kreditne kartice; platne usluge i usluge za trgovce; štedne račune, potvrde o depozitu i osobne zajmove; kao i programe nagrađivanja, putne programe, korporativna platna rješenja, financijsko obrazovanje, sigurnosne usluge te podršku članovima kartičnog programa i trgovcima.
Direktor podatkovne znanosti, globalno korisničko servisiranje — American Express (hibridno, Indija)
Vodite strategiju odlučivačke znanosti Global Servicinga American Expressa pokretanu umjetnom inteligencijom. Izgradite produkcijski spremne sposobnosti preporučivanja, generativne umjetne inteligencije i donošenja odluka te razvijajte visokoučinkovite timove podatkovne znanosti.
Opis
- Postavljati i voditi plan odlučivačke znanosti za Global Servicing
- Pronalaženje i rangiranje prilika visoke vrijednosti u korisničkom servisu, vrijednosti i angažmanu članova, produktivnosti kolega i operativnoj izvrsnosti
- Pretvarati poslovnu strategiju u prioritete odlučivačke znanosti, pokazatelje uspjeha i investicijske odluke
- Pružati tehničko usmjerenje u područjima AI/ML-a, generativne umjetne inteligencije, predviđanja, preporuka, optimizacije, eksperimentiranja i učenja
- Unapređivati agentnu umjetnu inteligenciju, tijekove rada s više agenata, preporučivače temeljene na transformatorima, učenje reprezentacija te sustave konverzacijske umjetne inteligencije i velikih jezičnih modela
- Procjenjivati arhitekture, pristupe modeliranju, okvire evaluacije i tehničke kompromise
- Voditi timove od ranog eksperimentiranja do skalabilnog uvođenja u produkciju
- Nadzirati ponovno upotrebljive proizvode podatkovne znanosti spremne za produkciju i sustave odlučivanja izgrađene na korisničkim, bihevioralnim, kontekstualnim i operativnim podacima
- Surađivati s partnerima iz tehnologije, platformi i upravljanja na arhitekturi, vidljivosti sustava, kontrolama, kvaliteti modela i umjetne inteligencije te praksama životnog ciklusa
- Zapošljavati, mentorirati i razvijati visokoučinkovitu organizaciju podatkovne znanosti
- Jačati organizacijske sposobnosti u primijenjenoj generativnoj umjetnoj inteligenciji, AI inženjerstvu i arhitekturi, preporučivanju i odlučivanju, strateškom rješavanju problema i poslovnom pripovijedanju
- Uključivati više dionike radi usmjeravanja prioriteta, ulaganja, usvajanja i provedbe
- Pratiti napredak u umjetnoj inteligenciji i odlučivačkoj znanosti te relevantne tehnike pretvarati u skalabilne sposobnosti i ponovno upotrebljive prakse
- Definirati tehnički plan za agentnu umjetnu inteligenciju, konverzacijsku umjetnu inteligenciju, preporuke, eksperimentiranje, AI inženjerstvo, arhitekturu, upravljanje i kontinuiranu optimizaciju
Zahtjevi
- Diploma prvostupnika iz kvantitativne discipline poput inženjerstva, računarstva, matematike, statistike ili ekonomije
- Iznimne analitičke i konceptualne vještine rješavanja problema, uključujući pristupe iz prvih načela za složene i nejasne poslovne izazove
- Dokazano iskustvo vođenja i razvoja visokoučinkovitih analitičkih ili podatkovnoznanstvenih timova u složenim, međufunkcionalnim organizacijama
- Snažna tehnička osnova u suvremenoj podatkovnoj znanosti i umjetnoj inteligenciji
- Sposobnost oblikovanja dizajna rješenja, preispitivanja tehničkih pristupa i povezivanja analitičkih odluka s poslovnim rezultatima
- Sposobnost utjecanja na više dionike jasnom, strukturiranom komunikacijom i uvjerljivim izvršnim pripovijedanjem
- Iskustvo vođenja velikih analitičkih, odlučivačkoz znanstvenih ili AI inicijativa od koncepta do produkcije, usvajanja i stalnog poboljšanja
- Snažna poslovna prosudba i vještine pripovijedanja koje povezuju tehničku strategiju, arhitekturu i investicijske odluke s mjerljivom poslovnom vrijednošću
- Poželjna je diploma magistra iz kvantitativne discipline
- Poželjno je tehničko poznavanje agentne umjetne inteligencije i agentnih tijekova rada, transformatorskih arhitektura i sustava preporuka, konverzacijske umjetne inteligencije, velikih jezičnih modela te naprednih rješenja personalizacije ili sljedeće najbolje akcije
- Poželjno je dobro razumijevanje cjelokupnog životnog ciklusa odlučivačke znanosti i umjetne inteligencije, uključujući eksperimentiranje, evaluaciju modela i AI-ja, logiku odlučivanja i orkestraciju, uvođenje u produkciju, nadzor, upravljanje i kontinuiranu optimizaciju
- Poželjno je iskustvo isporuke skalabilnih podatkovnih proizvoda, sustava preporuka ili odlučivanja odnosno sposobnosti temeljenih na umjetnoj inteligenciji s mjerljivim rezultatima
- Poželjno je iskustvo preobrazbe organizacija iz tradicionalne analitike u produktizirane sposobnosti odlučivačke znanosti pokretane AI-jem i ponovno upotrebljiva poslovna rješenja
Pogodnosti
- Konkurentna osnovna naknada
- Mogućnosti ostvarivanja bonusa
- Podrška financijskom blagostanju i planiranju mirovine
- Sveobuhvatno zdravstveno, stomatološko, oftalmološko, životno i invalidsko osiguranje, ovisno o lokaciji
- Fleksibilni hibridni, uredski ili virtualni načini rada, ovisno o ulozi i poslovnim potrebama
- Velikodušan plaćeni roditeljski dopust, ovisno o lokaciji
- Besplatan pristup globalnim wellness centrima na lokacijama tvrtke u kojima rade medicinske sestre i liječnici, ovisno o lokaciji
- Povjerljivo savjetovanje kroz program Healthy Minds
- Mogućnosti razvoja karijere i usavršavanja