American Express to globalna firma świadcząca usługi finansowe w obszarach bankowości, finansów i płatności B2B. Jej działalność obejmuje konsumenckie, biznesowe i korporacyjne karty kredytowe; usługi płatnicze i usługi dla akceptantów; rachunki oszczędnościowe, certyfikaty depozytowe i pożyczki osobiste; a także programy lojalnościowe, programy podróżne, korporacyjne rozwiązania płatnicze, edukację finansową, usługi bezpieczeństwa oraz wsparcie posiadaczy kart i akceptantów.
Dyrektor ds. Data Science — American Express — Nowy Jork, praca hybrydowa
Kierowanie strategią AI i Decision Science dla Global Servicing w American Express oraz rozwijanie gotowych do wdrożenia rozwiązań z zakresu podejmowania decyzji, rekomendacji i konwersacyjnej AI.
Stany Zjednoczone
Nowy Jork144 250 $ – 256 250 $ / rok
HybrydowoPełny etatLeadWymagany Język: angielskiData scientistOpis
- Wyznaczanie i kierowanie mapą drogową Decision Science dla Global Servicing
- Wyszukiwanie i ustalanie priorytetów dla wartościowych możliwości w obszarze obsługi, zaangażowania członków, produktywności pracowników i efektywności operacyjnej
- Przekładanie strategii biznesowej na priorytety Decision Science, mierniki sukcesu i decyzje inwestycyjne
- Wyznaczanie kierunku technicznego w zakresie AI i uczenia maszynowego, generatywnej AI, predykcji, rekomendacji, optymalizacji, eksperymentów i uczenia
- Rozwijanie agentowej AI, przepływów pracy z udziałem wielu agentów, rekomendacji opartych na transformerach, uczenia reprezentacji oraz systemów konwersacyjnej AI lub LLM
- Ocena architektur, decyzji dotyczących modelowania, metod ewaluacji i kompromisów technicznych
- Przeprowadzanie zespołów od koncepcji eksperymentalnych do skalowalnych wdrożeń produkcyjnych
- Nadzorowanie wielokrotnego użytku produktów data science i gotowych do wdrożenia systemów podejmowania decyzji opartych na danych klientów, behawioralnych, kontekstowych i operacyjnych
- Współpraca z zespołami technologicznymi, platformowymi i ds. zarządzania w zakresie architektury AI, obserwowalności, kontroli, jakości i zarządzania cyklem życia
- Kierowanie wysokoefektywną organizacją data science, mentoring i rozwój pracowników
- Rozwijanie kompetencji w zakresie stosowanej generatywnej AI, inżynierii i architektury AI, zaawansowanych rekomendacji i podejmowania decyzji, strategicznego rozwiązywania problemów oraz komunikacji biznesowej
- Doradzanie kadrze kierowniczej wyższego szczebla oraz kierowanie ustalaniem priorytetów, inwestycjami, wdrażaniem i realizacją kluczowych programów Decision Science
- Monitorowanie rozwoju AI i Decision Science oraz przekładanie istotnych podejść na praktyczne, skalowalne możliwości i wielokrotnego użytku praktyki
- Tworzenie długoterminowej mapy drogowej technologii obejmującej agentową AI, konwersacyjną AI, nowoczesne rekomendacje, eksperymenty, inżynierię AI, architekturę, zarządzanie i ciągłą optymalizację
Wymagania
- Wykształcenie wyższe co najmniej licencjackie w dziedzinie ilościowej, takiej jak inżynieria, informatyka, matematyka, statystyka lub ekonomia
- Wybitne umiejętności analitycznego i koncepcyjnego rozwiązywania problemów, w tym zdolność do strukturyzowania i rozwiązywania złożonych, niejednoznacznych problemów biznesowych z wykorzystaniem rozumowania opartego na pierwszych zasadach
- Udokumentowane doświadczenie w kierowaniu i rozwijaniu wysokoefektywnych zespołów analitycznych lub data science w złożonych, interdyscyplinarnych organizacjach
- Silne podstawy techniczne we współczesnej data science i sztucznej inteligencji
- Umiejętność kształtowania projektu rozwiązania, kwestionowania podejść technicznych i łączenia decyzji analitycznych z wynikami biznesowymi
- Umiejętność angażowania kadry kierowniczej wyższego szczebla dzięki jasnej, uporządkowanej komunikacji i przekonującej narracji dla kadry zarządzającej
- Doświadczenie w prowadzeniu wielkoskalowych programów analitycznych, Decision Science lub AI od koncepcji przez produkcję i wdrożenie po dalszą optymalizację
- Silny osąd biznesowy i umiejętność opowiadania o rozwiązaniach w sposób łączący strategię techniczną, architekturę i decyzje inwestycyjne z mierzalną wartością
- Mile widziany: tytuł magistra w dziedzinie ilościowej
- Mile widziane: doświadczenie z agentową AI, agentowymi przepływami pracy, architekturami transformerów, rekomendacjami opartymi na transformerach, konwersacyjną AI, LLM, zaawansowaną personalizacją lub systemami kolejnej najlepszej akcji
- Mile widziana: znajomość pełnego cyklu życia Decision Science i AI, w tym eksperymentów, ewaluacji modeli i AI, orkiestracji decyzji, wdrażania produkcyjnego, monitorowania, zarządzania i ciągłej optymalizacji
- Mile widziane: doświadczenie w tworzeniu skalowalnych produktów danych, systemów rekomendacji lub podejmowania decyzji albo możliwości AI z mierzalnymi rezultatami
- Mile widziane: doświadczenie w przekształcaniu tradycyjnej analityki w produktowe rozwiązania Decision Science oparte na AI oraz wielokrotnego użytku rozwiązania korporacyjne
- Sponsorowanie wizy może być dostępne na niektórych stanowiskach w zależności od wymagań jednostki biznesowej, roli, kosztów i obowiązujących przepisów prawa
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie podstawowe
- Możliwości uzyskania premii
- Dopłata firmy do oszczędności emerytalnych w wysokości 6%
- Bezpłatny coaching finansowy i zasoby wspierające dobrostan finansowy
- Kompleksowe ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne, okulistyczne, na życie i od niezdolności do pracy
- Elastyczne formy pracy, w tym hybrydowa, stacjonarna lub wirtualna, zależnie od roli i potrzeb biznesowych
- Ponad 20 tygodni płatnego urlopu rodzicielskiego dla wszystkich rodziców, niezależnie od płci, z tytułu ciąży, adopcji lub korzystania z usług matki zastępczej
- Bezpłatny dostęp do znajdujących się na miejscu centrów odnowy biologicznej z pielęgniarkami i lekarzami, zależnie od lokalizacji
- Bezpłatne poufne doradztwo w ramach programu Healthy Minds
- Programy rozwoju kariery i szkoleń
- Udziały lub inne świadczenia kapitałowe, jeśli ma to zastosowanie
- Sponsorowanie wizy może być dostępne na niektórych stanowiskach w zależności od wymagań jednostki biznesowej, roli, kosztów i obowiązujących przepisów prawa