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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 senior di data science, rischio frodi

Sviluppa soluzioni di apprendimento automatico e basate su grafi per rilevare la compromissione delle carte di pagamento e rafforzare le decisioni sul rischio di frode in American Express. Analizza i dati delle carte compromesse e sviluppa pipeline decisionali scalabili.

INIndiaIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseAnalista di dati
CloudGoogle Cloud PlatformPySparkPythonPyTorchTensorFlow

Descrizione

  • Sviluppa e migliora soluzioni di apprendimento automatico e intelligenza artificiale che individuano schemi di compromissione delle carte, rilevano comportamenti sospetti e supportano le decisioni sui rischi.
  • Utilizza reti neurali a grafo, apprendimento su grafi, Transformer, deep learning e altri metodi avanzati di apprendimento automatico.
  • Analizza grandi insiemi di dati complessi e interconnessi per individuare relazioni e segnali di rischio e produrre informazioni utili per il business.
  • Crea e ottimizza pipeline di analisi e modellazione, dalla preparazione dei dati e dall’ingegneria delle caratteristiche all’addestramento, alla convalida e al monitoraggio delle prestazioni.
  • Utilizza Python, PySpark e piattaforme cloud come Google Cloud per creare soluzioni analitiche scalabili.
  • Valuta i nuovi metodi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per migliorare l’efficacia dei modelli, la precisione predittiva e l’efficienza operativa.
  • Collabora con stakeholder di diverse funzioni per trasformare le sfide aziendali in soluzioni basate sui dati.
  • Presenta risultati analitici, prestazioni dei modelli e raccomandazioni strategiche a interlocutori tecnici e non tecnici.
  • Esamina i casi in profondità per migliorare le prestazioni dei modelli e il processo decisionale.
  • Mantiene il lavoro di analisi e modellazione allineato agli obiettivi aziendali e gestisce le aspettative degli stakeholder durante ogni progetto.
  • Esamina articoli di ricerca e individua casi d’uso che possano promuovere lo sviluppo e l’innovazione dei modelli.

Requisiti

  • Avere una laurea magistrale o un titolo post-laurea in statistica, matematica, economia, ingegneria, management, informatica o in un altro ambito quantitativo correlato, conseguito presso un istituto riconosciuto.
  • Avere 2–3 anni di esperienza pertinente in data science, analisi avanzata, apprendimento automatico o modellazione predittiva.
  • Avere solide competenze di programmazione in Python e PySpark, con esperienza pratica nella manipolazione dei dati, nell’analisi statistica e nello sviluppo di modelli di apprendimento automatico.
  • Comprendere le tecniche di apprendimento automatico e deep learning e avere familiarità con reti neurali a grafo, algoritmi su grafi, architetture Transformer o metodi avanzati di IA correlati.
  • Conoscere framework di deep learning come PyTorch o TensorFlow e ambienti cloud come Google Cloud Platform.
  • Avere esperienza con grandi insiemi di dati, ingegneria delle caratteristiche, pre-elaborazione dei dati e valutazione dei modelli.
  • Dimostrare solide capacità analitiche e di risoluzione dei problemi, oltre alla capacità di trasformare requisiti aziendali complessi in soluzioni tecniche efficaci.
  • Comunicare con chiarezza, sia per iscritto sia a voce, e presentare analisi e raccomandazioni a stakeholder diversi.
  • Usare buon senso, collaborare efficacemente e fornire un lavoro analitico di alta qualità in un ambiente aziendale dinamico.
  • Lavorare nei seguenti turni: dal lunedì al mercoledì, dalle 13:00 alle 21:30; il giovedì, dalle 11:00 alle 19:30; il venerdì, dalle 8:30 alle 17:00.

Benefit

  • Retribuzione base competitiva.
  • Incentivi sotto forma di bonus.
  • Supporto al benessere finanziario e alla pensione.
  • Copertura sanitaria, dentistica, oculistica, assicurazione sulla vita e copertura per invalidità, in base alla sede.
  • Modalità di lavoro flessibili ibride, in sede o virtuali, in base al ruolo e alle esigenze aziendali.
  • Congedo parentale retribuito, in base alla sede.
  • Accesso gratuito a centri benessere aziendali in tutto il mondo con infermieri e medici, in base alla sede.
  • Consulenza gratuita e riservata tramite il programma Healthy Minds.
  • Opportunità di sviluppo professionale e formazione.

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