LogoFresh Jobs Ahead
American Express
American Express
B2BBankowośćFinanse
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.
LinkedIn
Oferty pracy firmy

Starszy analityk danych w obszarze ryzyka oszustw

Twórz rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym i grafach, które wykrywają przejęcie kart płatniczych i usprawniają decyzje dotyczące ryzyka oszustw w American Express. Analizuj dane o przejętych kartach i opracowuj skalowalne procesy decyzyjne.

INIndieHybrydowoPełny etatSeniorWymagany Język: angielskiAnalityk danych
ChmuraGoogle Cloud PlatformPySparkPythonPyTorchTensorFlow

Opis

  • Twórz i rozwijaj rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym i AI, które identyfikują wzorce przejęcia kart, wykrywają podejrzane zachowania i wspierają decyzje dotyczące ryzyka.
  • Wykorzystuj grafowe sieci neuronowe, uczenie grafowe, transformatory, głębokie uczenie i inne zaawansowane metody uczenia maszynowego.
  • Analizuj duże, złożone i powiązane zbiory danych, aby znajdować zależności i sygnały ryzyka oraz formułować praktyczne wnioski biznesowe.
  • Twórz i optymalizuj procesy analityczne i modelowania — od przygotowania danych i tworzenia cech po trenowanie, walidację i monitorowanie wydajności.
  • Korzystaj z Pythona, PySpark i platform chmurowych, takich jak Google Cloud, aby tworzyć skalowalne rozwiązania analityczne.
  • Oceniaj nowe metody AI i uczenia maszynowego, aby poprawiać skuteczność modeli, trafność prognoz i wydajność operacyjną.
  • Współpracuj z osobami z różnych obszarów, przekładając wyzwania biznesowe na rozwiązania oparte na danych.
  • Prezentuj wyniki analiz, wydajność modeli i rekomendacje strategiczne odbiorcom technicznym i nietechnicznym.
  • Szczegółowo analizuj przypadki, aby poprawiać działanie modeli i jakość podejmowanych decyzji.
  • Dbaj o zgodność analiz i prac nad modelami z celami biznesowymi oraz zarządzaj oczekiwaniami interesariuszy na każdym etapie projektu.
  • Przeglądaj publikacje naukowe i identyfikuj zastosowania, które mogą wspierać rozwój modeli i innowacje.

Wymagania

  • Mieć tytuł magistra lub stopień podyplomowy w dziedzinie statystyki, matematyki, ekonomii, inżynierii, zarządzania, informatyki lub pokrewnej dziedzinie ilościowej, uzyskany w uznanej instytucji.
  • Mieć 2–3 lata odpowiedniego doświadczenia w data science, zaawansowanej analityce, uczeniu maszynowym lub modelowaniu predykcyjnym.
  • Biegle programować w Pythonie i PySpark oraz mieć praktyczne doświadczenie w przetwarzaniu danych, analizie statystycznej i tworzeniu modeli uczenia maszynowego.
  • Znać techniki uczenia maszynowego i głębokiego; mieć doświadczenie z grafowymi sieciami neuronowymi, algorytmami grafowymi, architekturami Transformer lub pokrewnymi zaawansowanymi metodami AI.
  • Znać frameworki głębokiego uczenia, takie jak PyTorch lub TensorFlow, oraz środowiska chmurowe, takie jak Google Cloud Platform.
  • Mieć doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych, tworzeniu cech, wstępnym przetwarzaniu danych i ocenie modeli.
  • Wykazywać się umiejętnością rozwiązywania problemów i analitycznym myśleniem oraz przekładać złożone wymagania biznesowe na skuteczne rozwiązania techniczne.
  • Jasno komunikować się w mowie i piśmie oraz przedstawiać wnioski analityczne i rekomendacje różnym interesariuszom.
  • Podejmować trafne decyzje, skutecznie współpracować i dostarczać wysokiej jakości analizy w dynamicznym środowisku biznesowym.
  • Pracować według następującego grafiku: poniedziałek–środa, 13:00–21:30; czwartek, 11:00–19:30; piątek, 8:30–17:00.

Benefity

  • Konkurencyjne wynagrodzenie podstawowe.
  • Premie.
  • Wsparcie w zakresie dobrostanu finansowego i oszczędności emerytalnych.
  • Ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne, wzroku i na życie oraz ubezpieczenie od niezdolności do pracy — zależnie od lokalizacji.
  • Elastyczny tryb pracy: hybrydowy, stacjonarny lub zdalny — zależnie od stanowiska i potrzeb firmy.
  • Płatny urlop rodzicielski — zależnie od lokalizacji.
  • Bezpłatny dostęp do firmowych centrów wellness na całym świecie, w których pracują pielęgniarki i lekarze — zależnie od lokalizacji.
  • Bezpłatne, poufne konsultacje w ramach programu Healthy Minds.
  • Możliwości rozwoju kariery i szkoleń.

Powiązane oferty pracy