Az American Express globális pénzügyi szolgáltató vállalat, amely a banki szolgáltatások, a pénzügyek és a B2B-fizetések területén működik. Tevékenysége magában foglalja a fogyasztói, üzleti és vállalati hitelkártyákat; a fizetési és kereskedői szolgáltatásokat; a megtakarítási számlákat, a betéti okiratokat és a személyi kölcsönöket; továbbá a jutalmazási és utazási programokat, a vállalati fizetési megoldásokat, a pénzügyi oktatást, a biztonsági szolgáltatásokat, valamint a kártyatagok és kereskedők támogatását.
Adattudományi igazgató, Global Servicing — American Express (hibrid, India)
Vezesse az American Express Global Servicing mesterséges intelligenciára épülő döntéstudományi stratégiáját. Éles használatra kész ajánlási, GenAI- és döntéstámogató képességeket építsen, miközben nagy teljesítményű adattudományi csapatokat fejleszt.
Leírás
- Alakítsa ki és vezesse a Global Servicing döntéstudományi ütemtervét
- Azonosítsa és rangsorolja a nagy értékű lehetőségeket az ügyfélkiszolgálás, a tagsági érték és elköteleződés, a munkatársi termelékenység és a működési kiválóság területén
- Fordítsa le az üzleti stratégiát döntéstudományi prioritásokra, sikermutatókra és beruházási döntésekre
- Adjon technikai iránymutatást a mesterséges intelligencia és gépi tanulás, a GenAI, az előrejelzés, az ajánlórendszerek, az optimalizálás, a kísérletezés és a tanulás területén
- Fejlessze az ügynökalapú mesterséges intelligenciát, a többügynökös munkafolyamatokat, a transzformer-alapú ajánlórendszereket, a reprezentációtanulást és a társalgási MI/LLM-rendszereket
- Értékelje az architektúrákat, a modellezési megközelítéseket, az értékelési keretrendszereket és a technikai kompromisszumokat
- Vezesse a csapatokat a korai kísérletezéstől a skálázható éles bevezetésig
- Felügyelje az ügyfél-, viselkedési, kontextuális és működési adatokra épülő, újrafelhasználható, éles használatra kész adattudományi termékeket és döntéstámogató rendszereket
- Működjön együtt a technológiai, platform- és irányítási partnerekkel az architektúra, a megfigyelhetőség, a kontrollok, a modell- és MI-minőség, valamint az életciklus-gyakorlatok terén
- Toborozza, mentorálja és fejlessze a nagy teljesítményű adattudományi szervezetet
- Erősítse a szervezeti képességeket az alkalmazott GenAI, az MI-mérnöki és architekturális megoldások, az ajánlás és döntéstámogatás, a stratégiai problémamegoldás és az üzleti történetmesélés területén
- Dolgozzon együtt a felsővezetői érintettekkel a prioritások, a beruházások, az elfogadás és a végrehajtás irányításában
- Kövesse az MI és a döntéstudomány fejlődését, és alakítsa át a releváns technikákat skálázható képességekké és újrafelhasználható gyakorlatokká
- Határozza meg az ügynökalapú MI, a társalgási MI, az ajánlás, a kísérletezés, az MI-mérnöki munka, az architektúra, az irányítás és a folyamatos optimalizálás technikai ütemtervét
Követelmények
- Alapképzésben szerzett diploma olyan kvantitatív területen, mint a mérnöki tudományok, a számítástechnika, a matematika, a statisztika vagy a közgazdaságtan
- Kiemelkedő analitikus és konceptuális problémamegoldó készség, beleértve az első elveken alapuló megközelítést összetett és bizonytalan üzleti kihívások esetén
- Bizonyított tapasztalat nagy teljesítményű analitikai vagy adattudományi csapatok vezetésében és fejlesztésében összetett, több szakterületet átfogó szervezetekben
- Erős technikai alapok a korszerű adattudomány és a mesterséges intelligencia területén
- Képes a megoldástervezés alakítására, a technikai megközelítések megkérdőjelezésére és az analitikai döntések üzleti eredményekhez kapcsolására
- Képes világos, strukturált kommunikációval és meggyőző vezetői történetmeséléssel hatást gyakorolni a felsővezetői érintettekre
- Tapasztalat nagy léptékű analitikai, döntéstudományi vagy MI-kezdeményezések koncepciótól az éles bevezetésen, elfogadáson és folyamatos fejlesztésen át történő megvalósításában
- Erős üzleti ítélőképesség és történetmesélési készség, amely a technikai stratégiát, az architektúrát és a beruházási döntéseket mérhető üzleti értékhez kapcsolja
- Kvantitatív területen szerzett mesterfokozat előnyt jelent
- Technikai ismeretek az ügynökalapú MI és az ügynökalapú munkafolyamatok, a transzformer-architektúrák és ajánlórendszerek, a társalgási MI, az LLM-ek, valamint a fejlett személyre szabási vagy következő legjobb műveletet javasló megoldások területén előnyt jelentenek
- A teljes döntéstudományi és MI-életciklus erős ismerete, beleértve a kísérletezést, a modell- és MI-értékelést, a döntési logikát és az orchestrációt, az élesítést, a monitorozást, az irányítást és a folyamatos optimalizálást, előnyt jelent
- Skálázható adattermékek, ajánlási vagy döntéstámogató rendszerek, illetve mérhető eredményeket biztosító MI-alapú képességek megvalósításának bizonyított eredménye előnyt jelent
- Tapasztalat szervezetek hagyományos analitikáról MI-alapú, termékesített döntéstudományi képességekre és újrafelhasználható vállalati megoldásokra való átállításában előnyt jelent
Juttatások
- Versenyképes alapbér
- Bónuszlehetőségek
- Támogatás a pénzügyi jóléthez és a nyugdíjtervezéshez
- Átfogó egészség-, fogászati, látás-, élet- és rokkantsági biztosítási fedezet a munkavégzés helyétől függően
- Rugalmas hibrid, irodai vagy virtuális munkavégzési lehetőségek a munkakörtől és az üzleti igényektől függően
- Bőkezű fizetett szülői szabadság a munkavégzés helyétől függően
- Ingyenes hozzáférés globális, helyszíni wellnessközpontokhoz, ahol ápolók és orvosok dolgoznak, a munkavégzés helyétől függően
- Bizalmas tanácsadás a Healthy Minds programon keresztül
- Karrierfejlesztési és képzési lehetőségek