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American Express
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B2BFinançasSetor bancário
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.
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Vagas da empresa

Analista sênior de ciência de dados, risco de fraude

Desenvolva soluções de aprendizado de máquina e baseadas em grafos para detectar o comprometimento de cartões de pagamento e fortalecer as decisões sobre risco de fraude na American Express. Analise dados de cartões comprometidos e desenvolva pipelines de decisão escaláveis.

INÍndiaHíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsAnalista de dados
Google Cloud PlatformNuvemPySparkPythonPyTorchTensorFlow

Descrição

  • Desenvolva e aprimore soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial que identificam padrões de comprometimento de cartões, detectam comportamentos suspeitos e apoiam decisões de risco.
  • Use redes neurais de grafos, aprendizado em grafos, Transformers, aprendizado profundo e outros métodos avançados de aprendizado de máquina.
  • Analise conjuntos de dados grandes, complexos e interconectados para encontrar relações e sinais de risco e gerar insights acionáveis para os negócios.
  • Desenvolva e otimize pipelines analíticos e de modelagem, desde a preparação dos dados e a engenharia de atributos até o treinamento, a validação e o monitoramento de desempenho.
  • Use Python, PySpark e plataformas de nuvem, como Google Cloud, para criar soluções analíticas escaláveis.
  • Avalie métodos emergentes de inteligência artificial e aprendizado de máquina para melhorar a eficácia dos modelos, a precisão preditiva e a eficiência operacional.
  • Trabalhe com partes interessadas de diferentes áreas para transformar desafios de negócio em soluções orientadas por dados.
  • Apresente descobertas analíticas, desempenho dos modelos e recomendações estratégicas a públicos técnicos e não técnicos.
  • Analise casos em profundidade para melhorar o desempenho dos modelos e a tomada de decisões.
  • Mantenha o trabalho analítico e de modelagem alinhado aos objetivos de negócio e gerencie as expectativas das partes interessadas ao longo de cada projeto.
  • Revise artigos de pesquisa e identifique casos de uso que possam impulsionar o desenvolvimento e a inovação de modelos.

Requisitos

  • Ter pós-graduação ou título acadêmico avançado em estatística, matemática, economia, engenharia, gestão, ciência da computação ou área quantitativa relacionada, obtido em instituição reconhecida.
  • Ter de 2 a 3 anos de experiência relevante em ciência de dados, análise avançada, aprendizado de máquina ou modelagem preditiva.
  • Ter sólidos conhecimentos de programação em Python e PySpark, com experiência prática em manipulação de dados, análise estatística e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.
  • Compreender técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, com experiência em redes neurais de grafos, algoritmos de grafos, arquiteturas Transformer ou métodos avançados relacionados de inteligência artificial.
  • Conhecer frameworks de aprendizado profundo, como PyTorch ou TensorFlow, e ambientes de nuvem, como Google Cloud Platform.
  • Ter experiência com grandes conjuntos de dados, engenharia de atributos, pré-processamento de dados e avaliação de modelos.
  • Demonstrar fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, além de capacidade para transformar requisitos complexos de negócio em soluções técnicas eficazes.
  • Comunicar-se com clareza, por escrito e oralmente, e apresentar insights e recomendações analíticas a diferentes partes interessadas.
  • Usar bom julgamento, colaborar com eficácia e entregar trabalho analítico de alta qualidade em um ambiente de negócios dinâmico.
  • Trabalhar nos seguintes turnos: segunda a quarta, das 13h às 21h30; quinta, das 11h às 19h30; sexta, das 8h30 às 17h.

Benefícios

  • Salário-base competitivo.
  • Incentivos em forma de bônus.
  • Apoio ao bem-estar financeiro e à aposentadoria.
  • Cobertura médica, odontológica, oftalmológica, de vida e por invalidez, dependendo da localização.
  • Modalidades flexíveis de trabalho híbrido, presencial ou virtual, dependendo da função e das necessidades do negócio.
  • Licença parental remunerada, dependendo da localização.
  • Acesso gratuito a centros de bem-estar globais nas instalações, com atendimento de enfermeiros e médicos, dependendo da localização.
  • Aconselhamento gratuito e confidencial por meio do programa Healthy Minds.
  • Oportunidades de desenvolvimento de carreira e treinamento.

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