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American Express
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B2BFinanzaServizi bancari
American Express è una società globale di servizi finanziari attiva nei settori bancario, finanziario e dei pagamenti B2B. Le sue attività comprendono carte di credito per consumatori, aziende e società; servizi di pagamento e per esercenti; conti di risparmio, certificati di deposito e prestiti personali; oltre a programmi fedeltà, programmi di viaggio, soluzioni di pagamento aziendale, formazione finanziaria, servizi di sicurezza e assistenza per titolari di carta ed esercenti.
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Offerte dell’azienda

Analista di data science, machine learning e IA generativa

Sviluppare soluzioni di machine learning, IA generativa e raccomandazione per il servizio clienti di American Express. Analizzare i dati dei clienti e operativi per migliorare la personalizzazione e il lavoro dei team di assistenza.

INIndiaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
PythonSQL

Descrizione

  • Sviluppare soluzioni analitiche, modelli predittivi e approcci decisionali per migliorare il servizio clienti, la personalizzazione, l’efficacia dei colleghi e le operazioni.
  • Analizzare i dati dei clienti, comportamentali, sulle interazioni e operativi per individuare schemi e opportunità.
  • Creare variabili, verificare ipotesi e trasformare i risultati in soluzioni e indicazioni pratiche.
  • Sviluppare e valutare soluzioni di machine learning e IA generativa attraverso modellazione, sperimentazione e convalida.
  • Contribuire a flussi di lavoro di IA agentica, raccomandazioni basate su transformer, IA conversazionale e applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), nonché a soluzioni di personalizzazione o di migliore azione successiva.
  • Aiutare a progettare e analizzare esperimenti, misurando la qualità dei modelli e l’impatto sul business e individuando aree di miglioramento.
  • Scrivere codice analitico solido e collaborare con i team dati, tecnologia e piattaforma per implementare, distribuire, monitorare e migliorare soluzioni di scienza decisionale.
  • Collaborare con vari team, comunicare chiaramente i risultati e tradurre le conclusioni tecniche in raccomandazioni utili.
  • Mantenersi aggiornati sugli sviluppi in machine learning, IA generativa, sistemi di raccomandazione e intelligenza decisionale.
  • Valutare i metodi pertinenti e contribuire a definire pratiche riutilizzabili in tutta GSDS.

Requisiti

  • Laurea magistrale in una disciplina quantitativa, come ingegneria, informatica, matematica, statistica, economia o finanza.
  • Esperienza accademica, di tirocinio o professionale pertinente in data science, machine learning, analisi avanzata o un altro ambito quantitativo.
  • Competenza nell’uso di Python, SQL o strumenti analitici simili.
  • Esperienza di base nello sviluppo di modelli di machine learning, ad esempio basati su alberi, di regressione, classificazione o clustering.
  • Corsi, progetti o altra esperienza con modelli linguistici di grandi dimensioni, IA generativa o deep learning moderno.
  • Ottime capacità analitiche e di pensiero concettuale, inclusa la capacità di strutturare problemi, apprendere rapidamente e gestire l’ambiguità.
  • Capacità di comunicazione scritta e orale e di collaborazione tra funzioni diverse.
  • Costituisce un titolo preferenziale: esperienza con framework di IA agentica, architetture transformer, raccomandazioni basate su transformer, IA conversazionale, applicazioni LLM, embedding o modellazione semantica.
  • Costituisce un titolo preferenziale: esperienza con personalizzazione, sistemi di raccomandazione, migliore azione successiva, ottimizzazione, sperimentazione o processi decisionali sui clienti.
  • Costituisce un titolo preferenziale: esperienza progettuale o lavorativa con dati strutturati o non strutturati e soluzioni analitiche o di machine learning.
  • Costituisce un titolo preferenziale: familiarità con la valutazione di modelli o IA e con i concetti di base di messa in produzione, monitoraggio, MLOps o LLMOps.
  • Costituisce un titolo preferenziale: interesse per il servizio clienti e per il collegamento tra il lavoro tecnico e risultati misurabili per i clienti e il business.
  • Superamento di una verifica dei precedenti, nel rispetto delle leggi e delle normative applicabili.

Benefit

  • Retribuzione base competitiva.
  • Incentivi sotto forma di bonus.
  • Supporto al benessere finanziario e alla pensione.
  • Copertura completa per assistenza medica, dentistica e oculistica, assicurazione sulla vita e invalidità, a seconda della sede.
  • Modalità di lavoro flessibili, ibride, in sede o virtuali, a seconda del ruolo e delle esigenze aziendali.
  • Generoso congedo parentale retribuito, a seconda della sede.
  • Accesso gratuito ai centri benessere aziendali in tutto il mondo, con personale infermieristico e medico, a seconda della sede.
  • Consulenza gratuita e riservata tramite il programma Healthy Minds.
  • Opportunità di formazione e sviluppo professionale.

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