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, globalna obsługa — American Express (praca hybrydowa, Indie)
Kieruj strategią Decision Science opartą na AI dla globalnej obsługi American Express. Twórz gotowe do wdrożenia rekomendacje, rozwiązania GenAI i systemy podejmowania decyzji, rozwijając wysokowydajne zespoły data science.
Opis
- Ustalać i prowadzić plan rozwoju Decision Science dla globalnej obsługi
- Wyszukiwać i porządkować wartościowe możliwości w zakresie obsługi, wartości i zaangażowania członków, produktywności współpracowników oraz doskonałości operacyjnej
- Przekładać strategię biznesową na priorytety Decision Science, mierniki sukcesu i decyzje inwestycyjne
- Wyznaczać kierunek techniczny w obszarach AI/ML, GenAI, predykcji, rekomendacji, optymalizacji, eksperymentów i uczenia
- Rozwijać Agentic AI, przepływy pracy wielu agentów, transformatowe systemy rekomendacji, uczenie reprezentacji oraz systemy Conversational AI/LLM
- Oceniać architektury, podejścia modelowe, ramy ewaluacji i kompromisy techniczne
- Prowadzić zespoły od wczesnych eksperymentów do skalowalnego wdrożenia produkcyjnego
- Nadzorować wielokrotnego użytku, gotowe do produkcji produkty data science i systemy podejmowania decyzji oparte na danych klientów, danych behawioralnych, kontekstowych i operacyjnych
- Współpracować z partnerami technologicznymi, platformowymi i ds. zarządzania w zakresie architektury, obserwowalności, kontroli, jakości modeli i AI oraz praktyk cyklu życia
- Zatrudniać, mentorować i rozwijać wysokowydajną organizację data science
- Wzmacniać kompetencje organizacyjne w zakresie stosowanego GenAI, inżynierii i architektury AI, rekomendacji i podejmowania decyzji, strategicznego rozwiązywania problemów oraz narracji biznesowej
- Współpracować z kadrą kierowniczą wyższego szczebla w celu ustalania priorytetów, inwestycji, wdrożeń i realizacji
- Śledzić postępy w AI i Decision Science oraz przekładać odpowiednie techniki na skalowalne możliwości i wielokrotnego użytku praktyki
- Definiować techniczną mapę rozwoju Agentic AI, Conversational AI, rekomendacji, eksperymentów, inżynierii AI, architektury, zarządzania i ciągłej optymalizacji
Wymagania
- Wykształcenie wyższe co najmniej pierwszego stopnia w dziedzinie ilościowej, takiej jak inżynieria, informatyka, matematyka, statystyka lub ekonomia
- Wyjątkowe umiejętności analitycznego i koncepcyjnego rozwiązywania problemów, w tym stosowania podejścia od podstaw do złożonych i niejednoznacznych wyzwań biznesowych
- Udokumentowane doświadczenie w kierowaniu i rozwijaniu wysokowydajnych zespołów analitycznych lub data science w złożonych organizacjach międzyfunkcyjnych
- Silne podstawy techniczne we współczesnej data science i sztucznej inteligencji
- Umiejętność kształtowania projektów rozwiązań, kwestionowania podejść technicznych i łączenia decyzji analitycznych z wynikami biznesowymi
- Umiejętność wywierania wpływu na kadrę kierowniczą wyższego szczebla poprzez jasną, uporządkowaną komunikację i przekonującą narrację dla kadry zarządzającej
- Doświadczenie w prowadzeniu wielkoskalowych inicjatyw analitycznych, Decision Science lub AI od koncepcji przez produkcję i adopcję po ciągłe doskonalenie
- Silny osąd biznesowy i umiejętności narracyjne, łączące strategię techniczną, architekturę i decyzje inwestycyjne z mierzalną wartością biznesową
- Preferowany tytuł magistra w dziedzinie ilościowej
- Preferowana znajomość techniczna Agentic AI i agentowych przepływów pracy, architektur transformatorowych i systemów rekomendacji, Conversational AI, LLM oraz zaawansowanych rozwiązań personalizacji lub next-best-action
- Preferowane jest dobre rozumienie pełnego cyklu życia Decision Science i AI, w tym eksperymentów, ewaluacji modeli i AI, logiki decyzji i orkiestracji, wdrażania produkcyjnego, monitorowania, zarządzania oraz ciągłej optymalizacji
- Preferowane doświadczenie w dostarczaniu skalowalnych produktów danych, systemów rekomendacji lub podejmowania decyzji albo możliwości opartych na AI z mierzalnymi wynikami
- Preferowane doświadczenie w przeprowadzaniu organizacji od tradycyjnej analityki do opartych na AI, produktowych możliwości Decision Science i wielokrotnego użytku rozwiązań korporacyjnych
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie podstawowe
- Możliwości otrzymania premii
- Wsparcie w zakresie dobrostanu finansowego i planowania emerytalnego
- Kompleksowe ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne, okulistyczne, na życie i od niepełnosprawności, zależnie od lokalizacji
- Elastyczny hybrydowy, stacjonarny lub wirtualny model pracy, zależnie od roli i potrzeb biznesowych
- Hojny płatny urlop rodzicielski, zależnie od lokalizacji
- Bezpłatny dostęp do globalnych biur wellness z personelem pielęgniarskim i lekarskim, zależnie od lokalizacji
- Poufne doradztwo w ramach programu Healthy Minds
- Możliwości rozwoju kariery i szkoleń