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. inżynierii oprogramowania: platformy danych i generatywna AI — American Express, praca hybrydowa w Indiach
Kieruj modernizacją platform danych obsługowych, zarządzania metadanymi, DaaS, MaaS i fundamentów generatywnej AI w American Express. Twórz zespoły inżynieryjne na skalę przedsiębiorstwa oraz wielokrotnego użytku rozwiązania inteligentne.
Opis
- Odpowiadać za strategię, plan rozwoju i realizację platform danych obsługowych obejmujących DaaS, MaaS, inżynierię danych operacyjnych, raportowanie, analizę ścieżki klienta, pozyskiwanie danych i modernizację jeziora danych
- Opracowywać i realizować wieloletnie strategie modernizacji platform opartych na chmurze i AI
- Zwiększać prostotę, standaryzację, możliwość ponownego użycia, skalowalność, odporność, dostępność, wydajność i doskonałość operacyjną platform
- Kierować zespołami odpowiedzialnymi za inżynierię platform, niezawodność, automatyzację i zarządzanie cyklem życia
- Rozwijać zaufane, dostępne, wielokrotnego użytku i użyteczne możliwości danych obsługowych
- Definiować podejścia korporacyjne do federacji danych, metadanych, pochodzenia danych, katalogowania, propagacji kontekstu i wielokrotnego użytku usług inteligentnych
- Zapewniać dostęp do danych obsługowych w czasie rzeczywistym i niemal rzeczywistym za pośrednictwem zarządzanych interfejsów API, architektur sterowanych zdarzeniami i warstw dostępu do inteligencji
- Rozszerzać wykorzystanie DaaS i MaaS w zespołach biznesowych i technologicznych
- Włączać zarządzanie, prywatność, bezpieczeństwo, zgodność, jakość danych, retencję, audytowalność i kontrolę dostępu do platform oraz praktyk inżynieryjnych
- Kierować rozwojem wielokrotnego użytku komponentów inteligentnych i usług bazowych dla AI, analityki, automatyzacji, analityki klienta, analityki predykcyjnej, generatywnej AI, systemów agentowych i podejmowania decyzji
- Oceniać nowe technologie AI i danych oraz tworzyć strategie ich wdrażania w przedsiębiorstwie
- Odpowiadać za ekosystem raportowania operacyjnego obszaru obsługi, rozwijając raportowanie samoobsługowe, ustandaryzowane metryki, inteligencję czasu rzeczywistego i wielokrotnego użytku ramy raportowe
- Budować i rozwijać wysokowydajną organizację inżynieryjną poprzez coaching, mentoring, planowanie sukcesji i rozwój przywództwa technicznego
- Definiować modele operacyjne inżynierii, praktyki dostarczania, standardy jakości i współpracę międzyfunkcyjną
Wymagania
- Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, inżynierii komputerowej, systemów informacyjnych lub pokrewnej dziedzinie technicznej; preferowany wyższy stopień naukowy
- Co najmniej 10 lat rosnącego doświadczenia w inżynierii oprogramowania i technologii, w tym znaczne doświadczenie w kierowaniu dużymi zespołami inżynieryjnymi i platformami korporacyjnymi
- Udokumentowane doświadczenie w kierowaniu organizacjami inżynierii korporacyjnych platform danych, z odpowiedzialnością za strategię, architekturę, realizację, niezawodność i doskonałość operacyjną
- Zaawansowane doświadczenie w projektowaniu, budowie i modernizacji natywnych chmurowo platform danych, systemów rozproszonych, jezior danych i ekosystemów na dużą skalę dla krytycznych możliwości
- Sukcesy w realizacji wieloletnich programów modernizacji platform i transformacji chmurowej skoncentrowanych na prostocie, standaryzacji, skalowalności, odporności, automatyzacji i ponownym użyciu
- Duże doświadczenie z Data as a Service, Metrics as a Service, wielokrotnego użytku produktami danych, warstwami dostępu do inteligencji, platformami pozyskiwania danych i zarządzanymi interfejsami API
- Głęboka znajomość pozyskiwania i przetwarzania danych, federacji, metadanych, jakości, pochodzenia danych, katalogowania, zarządzania danymi podstawowymi i cykli życia danych w przedsiębiorstwie
- Dobra znajomość architektur czasu rzeczywistego i niemal rzeczywistego, systemów sterowanych zdarzeniami, przetwarzania strumieniowego, interfejsów API, przetwarzania rozproszonego i platform raportowania operacyjnego
- Doświadczenie w dostarczaniu korporacyjnego raportowania operacyjnego i analityki, ustandaryzowanych metryk i KPI, analityki samoobsługowej, inteligencji czasu rzeczywistego i wielokrotnego użytku ram raportowych
- Doświadczenie w tworzeniu fundamentów danych gotowych na AI dla zaawansowanej analityki, uczenia maszynowego, generatywnej AI, analityki klienta, systemów agentowych, automatyzacji i inteligentnego podejmowania decyzji
- Rozległa znajomość nowoczesnych ekosystemów AI/ML i generatywnej AI, w tym LLM, RAG, baz wektorowych, wyszukiwania semantycznego, zarządzania wiedzą, inżynierii kontekstu i wielokrotnego użytku usług inteligentnych
- Umiejętność oceniania nowych technologii danych, chmury, AI i generatywnej AI oraz tworzenia strategii ich wdrażania w przedsiębiorstwie
- Dobra znajomość zarządzania danymi w przedsiębiorstwie, bezpieczeństwa, prywatności, ryzyka i obowiązków regulacyjnych
- Umiejętność ustanawiania standardów inżynieryjnych i modeli operacyjnych poprawiających jakość, szybkość dostarczania, dostępność, odporność, wydajność, obserwowalność i skuteczność operacyjną
- Umiejętność współpracy z zespołami Produktu, Technologii, Data Science, Architektury Korporacyjnej, Bezpieczeństwa Informacji, Ryzyka, Zgodności, Operacji i biznesu
- Silny osąd biznesowy i technologiczny
- Wyjątkowe umiejętności komunikacyjne i zdolność wywierania wpływu na kadrę kierowniczą
- Udokumentowane przywództwo w budowaniu, rozwijaniu, mentoringu i skalowaniu wysokowydajnych organizacji inżynieryjnych
- Umiejętność przewodzenia poprzez wpływ w złożonych organizacjach macierzowych
- Silne zaangażowanie w doskonałość inżynieryjną i ciągłe doskonalenie
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie podstawowe
- Możliwości otrzymania premii
- Programy wspierające dobrostan finansowy i oszczędności emerytalne
- Kompleksowe ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne, okulistyczne, na życie i od niezdolności do pracy, zależnie od lokalizacji
- Elastyczne formy pracy, w tym hybrydowa, stacjonarna lub wirtualna, zależnie od roli i potrzeb biznesu
- Hojny płatny urlop rodzicielski, zależnie od lokalizacji
- Bezpłatny dostęp do globalnych firmowych centrów wellness z personelem pielęgniarskim i lekarskim, zależnie od lokalizacji
- Bezpłatne, poufne poradnictwo w ramach programu Healthy Minds
- Programy rozwoju kariery i szkoleń