A American Express é uma empresa global de serviços financeiros que atua nos setores bancário, financeiro e de pagamentos B2B. Seus negócios incluem cartões de crédito para consumidores, empresas e corporações; serviços de pagamentos e para estabelecimentos comerciais; contas de poupança, certificados de depósito e empréstimos pessoais; além de programas de recompensas, programas de viagens, soluções de pagamentos corporativos, educação financeira, serviços de segurança e suporte a associados e estabelecimentos comerciais.
Analista Sênior de Ciência de Dados, Machine Learning e GenAI – American Express, Gurugram híbrido
Analista sênior que desenvolve soluções de machine learning, GenAI e ciência de decisões para os serviços da American Express. A função abrange modelagem preditiva, recomendações, experimentação e recursos de IA prontos para produção.
Descrição
- Criar soluções analíticas, modelos preditivos, sistemas de recomendação e métodos de tomada de decisão que melhorem o atendimento, a personalização, a eficácia dos colegas e o desempenho operacional.
- Analisar grandes conjuntos de dados de clientes, comportamento, interações e operações para identificar oportunidades, criar atributos, testar hipóteses e transformar descobertas em soluções práticas.
- Desenvolver e avaliar soluções de machine learning e GenAI usando métodos adequados de modelagem, experimentação e validação.
- Apoiar fluxos de trabalho de IA agêntica, recomendações baseadas em transformers, IA conversacional e aplicações de LLM, além de iniciativas avançadas de personalização ou próxima melhor ação.
- Projetar experimentos e métricas de desempenho para avaliar a qualidade da IA, a eficácia dos modelos, o impacto nos negócios e as oportunidades de melhoria contínua.
- Produzir código analítico robusto e colaborar com as equipes de dados, tecnologia e plataformas na colocação em produção, no monitoramento e no aprimoramento contínuo das soluções de Ciência de Decisões.
- Construir parcerias multifuncionais, explicar claramente as descobertas analíticas e transformar resultados técnicos em recomendações acionáveis.
- Acompanhar avanços em machine learning, GenAI, sistemas de recomendação e inteligência de decisões, testando métodos relevantes e compartilhando práticas reutilizáveis em GSDS.
Requisitos
- Mestrado em uma disciplina quantitativa, como engenharia, ciência da computação, matemática, estatística, economia ou finanças.
- Pelo menos dois anos de experiência profissional em ciência de dados, machine learning, análise avançada ou área quantitativa relacionada.
- Proficiência em Python, SQL ou ferramentas analíticas comparáveis, com experiência no desenvolvimento de modelos como técnicas baseadas em árvores, regressão, classificação ou clustering.
- Experiência com LLMs, GenAI ou deep learning moderno, além de forte interesse em recursos emergentes de IA.
- Forte capacidade de raciocínio analítico e conceitual, incluindo a habilidade de lidar com problemas de negócios complexos e não estruturados.
- Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal e capacidade de trabalhar com eficácia com parceiros multifuncionais.
- Experiência prática com frameworks de IA agêntica, arquiteturas transformer, sistemas de recomendação baseados em transformers, IA conversacional, aplicações de LLM, embeddings ou modelagem semântica.
- Experiência com personalização, sistemas de recomendação, próxima melhor ação, otimização, experimentação ou tomada de decisões sobre clientes.
- Experiência no processamento e na análise de grandes conjuntos de dados estruturados ou não estruturados e na transformação de modelos em soluções analíticas escaláveis.
- Conhecimento de avaliação de modelos e IA, colocação em produção, monitoramento ou conceitos de MLOps e LLMOps.
- Curiosidade sobre atendimento ao cliente e capacidade de conectar o trabalho técnico a resultados mensuráveis para clientes e negócios.
Benefícios
- Salário-base competitivo.
- Oportunidades de incentivos por bônus.
- Apoio ao bem-estar financeiro e ao planejamento da aposentadoria.
- Cobertura médica, odontológica, oftalmológica, de vida e por invalidez, conforme a localização.
- Modelos flexíveis de trabalho híbrido, presencial ou virtual, de acordo com a função e as necessidades do negócio.
- Licença parental remunerada generosa, conforme a localização.
- Acesso gratuito a centros globais de bem-estar nas instalações, com enfermeiros e médicos, conforme a localização.
- Aconselhamento gratuito e confidencial por meio do programa Healthy Minds.
- Oportunidades de desenvolvimento de carreira e treinamento.