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.
Szoftvermérnöki igazgató, adatplatformok és generatív mesterséges intelligencia – American Express, hibrid, India
Vezesse az American Express kiszolgálási adatplatformjainak, metaadat-kezelésének, DaaS- és MaaS-megoldásainak, valamint generatív mesterségesintelligencia-alapjainak modernizálását. Építsen vállalati léptékű mérnöki csapatokat és újrafelhasználható intelligenciaképességeket.
Leírás
- Legyen felelős a kiszolgálási adatplatformok stratégiájáért, ütemtervéért és megvalósításáért, beleértve a DaaS-t, a MaaS-t, az operatív adatmérnökséget, a jelentéskészítést, az ügyfélút-intelligenciát, az adatbetöltést és az adattó modernizálását
- Dolgozzon ki és valósítson meg többéves, felhőközpontú stratégiákat a mesterséges intelligencia által támogatott platformmodernizációhoz
- Javítsa a platformok egyszerűségét, szabványosítását, újrafelhasználhatóságát, skálázhatóságát, ellenálló képességét, rendelkezésre állását, teljesítményét és működési kiválóságát
- Vezesse a platformmérnökségért, megbízhatóságért, automatizálásért és életciklus-kezelésért felelős csapatokat
- Fejlesszen megbízható, hozzáférhető, újrafelhasználható és felhasználásra kész kiszolgálási adatbeli képességeket
- Határozzon meg vállalati megközelítéseket az adatszövetség, a metaadatok, az adatszármazás, a katalogizálás, a kontextus továbbítása és az újrafelhasználható intelligenciaszolgáltatások területén
- Biztosítson valós idejű és közel valós idejű hozzáférést a kiszolgálási adatokhoz szabályozott API-kon, eseményvezérelt architektúrákon és intelligencia-hozzáférési rétegeken keresztül
- Bővítse a DaaS és a MaaS alkalmazását az üzleti és technológiai csapatok körében
- Építse be az irányítást, az adatvédelmet, a biztonságot, a megfelelőséget, az adatminőséget, a megőrzést, az auditálhatóságot és a hozzáférés-vezérlést a platformokba és a mérnöki gyakorlatokba
- Vezesse az újrafelhasználható intelligenciakomponensek és alapvető szolgáltatások fejlesztését a mesterséges intelligencia, az analitika, az automatizálás, az ügyfélintelligencia, a prediktív analitika, a generatív mesterséges intelligencia, az autonóm rendszerek és a döntéstámogatás számára
- Értékelje a kialakulóban lévő mesterségesintelligencia- és adattechnológiákat, és dolgozzon ki vállalati bevezetési stratégiákat
- Legyen felelős a kiszolgálási operatív jelentéskészítési ökoszisztémáért, fejlesztve az önkiszolgáló jelentéskészítést, a szabványosított mutatókat, a valós idejű intelligenciát és az újrafelhasználható jelentéskészítési keretrendszereket
- Coaching, mentorálás, utódlástervezés és műszaki vezetői fejlesztés révén építsen fel és fejlesszen magas teljesítményű mérnöki szervezetet
- Határozza meg a mérnöki működési modelleket, szállítási gyakorlatokat, minőségi szabványokat és a funkciókon átívelő együttműködéseket
Követelmények
- Informatika, számítógép-mérnöki tudományok, információs rendszerek vagy kapcsolódó műszaki területen szerzett alapképzéses diploma; felsőfokú végzettség előnyt jelent
- Legalább 10 év fokozatosan bővülő szoftvermérnöki és technológiai tapasztalat, beleértve nagy mérnöki csapatok és vállalati platformok jelentős vezetését
- Vállalati adatplatform-mérnöki szervezetek vezetésében szerzett tapasztalat, felelősséggel a stratégiáért, az architektúráért, a végrehajtásért, a megbízhatóságért és a működési kiválóságért
- Haladó tapasztalat felhőnatív adatplatformok, elosztott rendszerek, adattavak és üzletileg kritikus képességeket támogató nagyléptékű ökoszisztémák tervezésében, fejlesztésében és modernizálásában
- Többéves, egyszerűségre, szabványosításra, skálázhatóságra, ellenálló képességre, automatizálásra és újrafelhasználásra összpontosító platformmodernizációs és felhőátalakítási programok sikeres megvalósítása
- Erős tapasztalat a Data as a Service, a Metrics as a Service, az újrafelhasználható adattermékek, az intelligencia-hozzáférési rétegek, az adatbetöltési platformok és a szabályozott API-k területén
- Az adatbetöltés és -feldolgozás, az adatszövetség, a metaadatok, a minőség, az adatszármazás, a katalogizálás, a törzsadat-kezelés és a vállalati adat-életciklusok mély ismerete
- A valós idejű és közel valós idejű architektúrák, eseményvezérelt rendszerek, streamfeldolgozás, API-k, elosztott feldolgozás és operatív jelentéskészítési platformok erős ismerete
- Vállalati operatív jelentéskészítés és analitika, szabványosított mutatók és KPI-k, önkiszolgáló analitika, valós idejű intelligencia és újrafelhasználható jelentéskészítési keretrendszerek megvalósításában szerzett tapasztalat
- Tapasztalat mesterséges intelligenciára kész adatbázisok létrehozásában fejlett analitika, gépi tanulás, generatív mesterséges intelligencia, ügyfélintelligencia, autonóm rendszerek, automatizálás és intelligens döntéstámogatás számára
- A modern mesterségesintelligencia-/ML- és generatív MI-ökoszisztémák erős ismerete, beleértve az LLM-eket, a RAG-ot, a vektoradatbázisokat, a szemantikus keresést, a tudásmenedzsmentet, a kontextusmérnökséget és az újrafelhasználható intelligenciaszolgáltatásokat
- Képesség a kialakulóban lévő adat-, felhő-, mesterségesintelligencia- és generatív MI-technológiák értékelésére, valamint vállalati bevezetési stratégiák létrehozására
- A vállalati adatirányítás, biztonság, adatvédelem, kockázatkezelés és szabályozási kötelezettségek erős ismerete
- Képesség olyan mérnöki szabványok és működési modellek kialakítására, amelyek javítják a minőséget, a szállítási sebességet, a rendelkezésre állást, az ellenálló képességet, a teljesítményt, a megfigyelhetőséget és a működési hatékonyságot
- Képesség együttműködni a termék-, technológiai, adattudományi, vállalati architektúra-, információbiztonsági, kockázatkezelési, megfelelőségi, operációs és üzleti csapatokkal
- Erős üzleti és technológiai ítélőképesség
- Kiemelkedő kommunikációs készség és vezetők befolyásolásának képessége
- Bizonyított emberi vezetői tapasztalat magas teljesítményű mérnöki szervezetek felépítésében, fejlesztésében, mentorálásában és skálázásában
- Képesség összetett, mátrixszervezetekben befolyáson keresztül vezetni
- Erős elkötelezettség a mérnöki kiválóság és a folyamatos fejlődés iránt
Juttatások
- Versenyképes alapbér
- Bónuszlehetőségek
- A pénzügyi jólétet és a nyugdíjcélú megtakarítást támogató programok
- Átfogó egészség-, fogászati, látás-, élet- és rokkantsági biztosítási fedezet a munkavégzés helyétől függően
- Rugalmas munkavégzési lehetőségek, beleértve a hibrid, irodai vagy virtuális munkavégzést a szerepkörtől és az üzleti igényektől függően
- Bőkezű fizetett szülői szabadság a munkavégzés helyétől függően
- A helyszínen ápolók és orvosok által működtetett globális vállalati wellnessközpontok ingyenes használata a munkavégzés helyétől függően
- Ingyenes, bizalmas tanácsadás a Healthy Minds programon keresztül
- Karrierfejlesztési és képzési programok