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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 senior di Data Science, Machine Learning e GenAI – American Express, Gurugram ibrido

Analista senior che sviluppa soluzioni di machine learning, GenAI e scienza delle decisioni per i servizi di American Express. Il ruolo comprende modellazione predittiva, sistemi di raccomandazione, sperimentazione e capacità di IA pronte per la produzione.

INIndiaIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseAnalista di dati
PythonSQL

Descrizione

  • Creare soluzioni analitiche, modelli predittivi, sistemi di raccomandazione e metodi decisionali che migliorino l’assistenza, la personalizzazione, l’efficacia dei colleghi e le prestazioni operative.
  • Analizzare grandi insiemi di dati relativi a clienti, comportamenti, interazioni e operazioni per individuare opportunità, progettare caratteristiche, testare ipotesi e trasformare i risultati in soluzioni pratiche.
  • Sviluppare e valutare soluzioni di machine learning e GenAI utilizzando metodi adeguati di modellazione, sperimentazione e validazione.
  • Supportare flussi di lavoro di IA agentica, raccomandazioni basate su transformer, IA conversazionale e applicazioni LLM, oltre a iniziative avanzate di personalizzazione o di next-best-action.
  • Progettare esperimenti e metriche delle prestazioni per valutare la qualità dell’IA, l’efficacia dei modelli, l’impatto sul business e le opportunità di miglioramento continuo.
  • Produrre codice analitico solido e collaborare con i team dati, tecnologici e di piattaforma per la messa in produzione, il monitoraggio e il miglioramento continuo delle soluzioni di scienza delle decisioni.
  • Costruire partnership interfunzionali, spiegare con chiarezza i risultati analitici e trasformare i risultati tecnici in raccomandazioni concrete.
  • Seguire gli sviluppi nel machine learning, nella GenAI, nei sistemi di raccomandazione e nell’intelligenza decisionale, testando metodi pertinenti e condividendo pratiche riutilizzabili all’interno di GSDS.

Requisiti

  • Laurea magistrale in una disciplina quantitativa come ingegneria, informatica, matematica, statistica, economia o finanza.
  • Almeno due anni di esperienza professionale nella data science, nel machine learning, nell’analisi avanzata o in un campo quantitativo correlato.
  • Padronanza di Python, SQL o strumenti analitici comparabili, con esperienza nello sviluppo di modelli come tecniche basate su alberi, regressione, classificazione o clustering.
  • Esperienza con LLM, GenAI o deep learning moderno, insieme a un forte interesse per le capacità emergenti dell’IA.
  • Solide capacità di ragionamento analitico e concettuale, inclusa la capacità di affrontare problemi aziendali complessi e non strutturati.
  • Eccellenti capacità di comunicazione scritta e orale e capacità di collaborare efficacemente con partner interfunzionali.
  • Esperienza pratica con framework di IA agentica, architetture transformer, sistemi di raccomandazione basati su transformer, IA conversazionale, applicazioni LLM, embeddings o modellazione semantica.
  • Esperienza nella personalizzazione, nei sistemi di raccomandazione, nella next-best-action, nell’ottimizzazione, nella sperimentazione o nelle decisioni sui clienti.
  • Esperienza nell’elaborazione e nell’analisi di grandi insiemi di dati strutturati o non strutturati e nella trasformazione dei modelli in soluzioni analitiche scalabili.
  • Conoscenza della valutazione dei modelli e dell’IA, della messa in produzione, del monitoraggio o dei concetti di MLOps e LLMOps.
  • Curiosità verso l’assistenza ai clienti e capacità di collegare il lavoro tecnico a risultati misurabili per i clienti e l’azienda.

Benefit

  • Retribuzione base competitiva.
  • Opportunità di incentivi sotto forma di bonus.
  • Supporto al benessere finanziario e alla pianificazione della pensione.
  • Copertura medica, odontoiatrica, oculistica, sulla vita e per disabilità, in base alla sede.
  • Modalità di lavoro flessibili ibride, in sede o virtuali, in base al ruolo e alle esigenze aziendali.
  • Generoso congedo parentale retribuito, in base alla sede.
  • Accesso gratuito ai centri benessere globali in sede, con infermieri e medici, in base alla sede.
  • Consulenza gratuita e riservata attraverso il programma Healthy Minds.
  • Opportunità di sviluppo professionale e formazione.

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