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.
Menedżer ds. zgodności w obszarze AI i uczenia maszynowego
Kieruj analityką zgodności i wykorzystuj AI, uczenie maszynowe, generatywną AI oraz data science w projektach dotyczących ryzyka regulacyjnego w American Express. Nadzoruj modele, zbiory danych, wnioski dotyczące zgodności i realizację projektów.
Opis
- Kieruj pracami analitycznymi i dostarczaj wnioski w ramach wielu projektów dotyczących zgodności.
- Stwórz operacyjny model analityki, AI i uczenia maszynowego dla funkcji ds. zgodności.
- Współpracuj z właścicielami procesów biznesowych i partnerami ds. zgodności w jednostkach biznesowych, aby identyfikować przepisy, ryzyka i mechanizmy kontrolne.
- Planuj, nadzoruj i dokumentuj rezultaty prac analitycznych.
- Informuj kierownictwo ds. zgodności o postępach projektów i eskaluj istotne problemy.
- Dokumentuj ustalenia analityczne dotyczące luk w zakresie zgodności i odpowiednio przechowuj powstałe zbiory danych.
- Usprawniaj środowisko danych organizacji ds. zgodności na potrzeby testowania i raportowania, dbając o jakość danych i terminowe dostarczanie wyników.
- Opracowuj, nadzoruj, wdrażaj i stale doskonal modele AI, uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego w różnych scenariuszach biznesowych.
- Projektuj i wdrażaj zaawansowane modele generatywne z wykorzystaniem dużych modeli językowych.
- Twórz oprogramowanie od początku do końca i odpowiadaj za realizację zadań.
- Śledź rozwój generatywnej AI i dużych modeli językowych.
- Twórz i utrzymuj biblioteki kodu, narzędzia oraz struktury dla generatywnej AI.
- Weryfikuj kod i dbaj o przestrzeganie standardów jego jakości.
- Bierz udział we wszystkich etapach cyklu życia oprogramowania: od projektowania i testowania po wdrażanie i utrzymanie.
- Wspieraj dyrektora organizacji.
Wymagania
- Tytuł licencjata lub równorzędny stopień.
- Od sześciu do ośmiu lat doświadczenia w branży.
- Cztery lata doświadczenia w stosowaniu uczenia maszynowego, data science i technologii big data.
- Doświadczenie w tworzeniu aplikacji analitycznych wykorzystujących AI i uczenie maszynowe, takich jak systemy internetowych biur podróży, konserwacja predykcyjna i systemy rekomendacji.
- Praktyczne doświadczenie ze stosami technologicznymi i łańcuchami narzędzi AI, gromadzeniem danych, danymi syntetycznymi i symulatorami, w tym PyTorch, Kafka, Apache Spark, Python i Java.
- Doświadczenie z MLOps i chmurowymi platformami uczenia maszynowego, takimi jak SageMaker i Databricks.
- Znajomość przepisów prawa, zasad i regulacji dotyczących działalności American Express.
- Udokumentowana umiejętność skutecznego kierowania innymi osobami.
- Doskonałe umiejętności analityczne potrzebne do identyfikowania problemów ze zgodnością i ich przyczyn źródłowych oraz opracowywania rozwiązań operacyjnych.
- Doświadczenie z produkcyjnymi procesami uczenia maszynowego.
- Doskonałe umiejętności prezentacyjne i zarządzania projektami.
- Doświadczenie w korzystaniu z SQL, Hive/HQL, Python, Jupyter Notebooks, Spark i baz danych, w tym umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych.
- Znajomość Hadoop i środowisk big data.
- Doświadczenie z Teradata i UNIX będzie dodatkowym atutem.
- Znajomość komputerów mainframe IBM jest mile widziana, ale nie jest wymagana.
- Biegłość w metodach i analizie statystycznej.
- Dobra znajomość algorytmów uczenia maszynowego, zwłaszcza modeli generatywnych, przetwarzania języka naturalnego i widzenia komputerowego.
- Znajomość przetwarzania w chmurze i systemów rozproszonych, w szczególności AWS lub Google Cloud.
- Pomyślne przejście weryfikacji danych osobowych.
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie podstawowe.
- Premie motywacyjne.
- Wsparcie w zakresie dobrostanu finansowego i oszczędności emerytalnych.
- Ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne, okulistyczne, na życie i od niezdolności do pracy — zależnie od lokalizacji.
- Elastyczny hybrydowy, stacjonarny lub zdalny tryb pracy — w zależności od stanowiska i potrzeb biznesowych.
- Wymiarowy płatny urlop rodzicielski — zależnie od lokalizacji.
- Bezpłatny dostęp do zakładowych centrów wellness, w których pracują pielęgniarki i lekarze — zależnie od lokalizacji.
- Bezpłatne, poufne konsultacje w ramach programu Healthy Minds.
- Możliwości rozwoju kariery i szkoleń.