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.
Diretor de Ciência de Dados, Serviços Globais — American Express (Híbrido, Índia)
Lidere a estratégia de Decision Science baseada em IA da área de Global Servicing da American Express. Desenvolva recursos de recomendação, IA generativa e tomada de decisão prontos para produção enquanto desenvolve equipes de ciência de dados de alto desempenho.
Descrição
- Definir e liderar o roadmap de Decision Science de Global Servicing
- Identificar e priorizar oportunidades de alto valor em atendimento, valor e engajamento dos membros, produtividade dos colegas e excelência operacional
- Converter a estratégia de negócios em prioridades de Decision Science, métricas de sucesso e decisões de investimento
- Fornecer direção técnica em IA/ML, IA generativa, previsão, recomendação, otimização, experimentação e aprendizado
- Avançar a IA agêntica, fluxos de trabalho multiagente, recomendadores baseados em transformers, aprendizado de representação e sistemas de IA conversacional/LLM
- Avaliar arquiteturas, abordagens de modelagem, frameworks de avaliação e trade-offs técnicos
- Liderar equipes desde a experimentação inicial até a implantação escalável em produção
- Supervisionar produtos de ciência de dados reutilizáveis e prontos para produção e sistemas de tomada de decisão baseados em dados de clientes, comportamentais, contextuais e operacionais
- Colaborar com parceiros de Tecnologia, plataforma e governança em arquitetura, observabilidade, controles, qualidade de modelos e IA e práticas de ciclo de vida
- Contratar, orientar e desenvolver uma organização de ciência de dados de alto desempenho
- Fortalecer as capacidades organizacionais em IA generativa aplicada, engenharia e arquitetura de IA, recomendação e tomada de decisão, resolução estratégica de problemas e narrativa comercial
- Envolver stakeholders seniores para orientar a priorização, o investimento, a adoção e a execução
- Acompanhar os avanços em IA e Decision Science e transformar técnicas relevantes em capacidades escaláveis e práticas reutilizáveis
- Definir o roadmap técnico para IA agêntica, IA conversacional, recomendação, experimentação, engenharia de IA, arquitetura, governança e otimização contínua
Requisitos
- Bacharelado em uma disciplina quantitativa, como engenharia, ciência da computação, matemática, estatística ou economia
- Excepcionais habilidades analíticas e conceituais de resolução de problemas, incluindo abordagens baseadas em primeiros princípios para desafios de negócios complexos e ambíguos
- Experiência comprovada na liderança e no desenvolvimento de equipes de analytics ou ciência de dados de alto desempenho em organizações complexas e multifuncionais
- Sólida base técnica em ciência de dados e inteligência artificial contemporâneas
- Capacidade de definir o design de soluções, questionar abordagens técnicas e relacionar decisões analíticas a resultados de negócios
- Capacidade de influenciar stakeholders seniores por meio de comunicação clara e estruturada e de uma narrativa executiva persuasiva
- Experiência conduzindo iniciativas de analytics em larga escala, Decision Science ou IA desde o conceito até a produção, adoção e melhoria contínua
- Forte visão comercial e habilidades de narrativa, conectando estratégia técnica, arquitetura e decisões de investimento a valor de negócio mensurável
- Mestrado em uma disciplina quantitativa é preferencial
- Familiaridade técnica com IA agêntica e fluxos de trabalho agênticos, arquiteturas de transformers e sistemas de recomendação, IA conversacional, LLMs e soluções avançadas de personalização ou next-best-action é preferencial
- Sólido entendimento de todo o ciclo de vida de Decision Science e IA, incluindo experimentação, avaliação de modelos e IA, lógica e orquestração de decisões, produção, monitoramento, governança e otimização contínua é preferencial
- Histórico de entrega de produtos de dados escaláveis, sistemas de recomendação ou tomada de decisão, ou capacidades habilitadas por IA com resultados mensuráveis é preferencial
- Experiência em conduzir organizações da análise tradicional para capacidades de Decision Science produtizadas e baseadas em IA e soluções corporativas reutilizáveis é preferencial
Benefícios
- Remuneração-base competitiva
- Oportunidades de bônus
- Suporte para bem-estar financeiro e planejamento da aposentadoria
- Cobertura abrangente médica, odontológica, oftalmológica, de vida e por invalidez, sujeita à localização
- Modelos flexíveis de trabalho híbrido, presencial ou virtual, conforme a função e as necessidades do negócio
- Licença parental remunerada generosa, sujeita à localização
- Acesso gratuito a centros globais de bem-estar nas instalações, com enfermeiros e médicos, sujeito à localização
- Aconselhamento confidencial por meio do programa Healthy Minds
- Oportunidades de desenvolvimento profissional e treinamento