American Express — глобальная компания в сфере финансовых услуг, работающая в области банковских операций, финансов и B2B-платежей. В ее деятельность входят потребительские, бизнес- и корпоративные кредитные карты; платежные и торговые сервисы; сберегательные счета, депозитные сертификаты и персональные кредиты; а также программы вознаграждений, туристические программы, корпоративные платежные решения, финансовое просвещение, услуги безопасности и поддержка держателей карт и торговых предприятий.
Аналитик по науке о данных, машинному обучению и генеративному ИИ
Создавайте решения на основе машинного обучения, генеративного ИИ и рекомендательных систем для обслуживания клиентов American Express. Анализируйте данные о клиентах и операциях, чтобы улучшать персонализацию и работу сервисных команд.
Описание
- Разрабатывайте аналитические решения, прогностические модели и подходы к принятию решений, чтобы улучшать обслуживание клиентов, персонализацию, эффективность сотрудников и операционную работу.
- Анализируйте данные о клиентах, их поведении и взаимодействиях, а также операционные данные, чтобы находить закономерности и возможности.
- Создавайте признаки, проверяйте гипотезы и превращайте результаты анализа в практические выводы и решения.
- Создавайте и оценивайте решения на основе машинного обучения и генеративного ИИ с помощью моделирования, экспериментов и проверки.
- Участвуйте в разработке агентных ИИ-процессов, рекомендаций на основе трансформеров, разговорного ИИ и приложений на базе больших языковых моделей, а также решений для персонализации и выбора следующего наилучшего действия.
- Помогайте разрабатывать и анализировать эксперименты, оценивая качество моделей, влияние на бизнес и возможности для улучшения.
- Пишите качественный аналитический код и взаимодействуйте с командами по работе с данными, технологиями и платформами при внедрении, развертывании, мониторинге и совершенствовании решений в области науки о принятии решений.
- Сотрудничайте с разными командами, ясно сообщайте о результатах и превращайте технические выводы в полезные рекомендации.
- Следите за развитием машинного обучения, генеративного ИИ, рекомендательных систем и интеллектуальной поддержки принятия решений.
- Оценивайте актуальные методы и помогайте формировать повторно используемые практики в подразделении GSDS.
Требования
- Степень магистра в количественной дисциплине, например инженерном деле, информатике, математике, статистике, экономике или финансах.
- Релевантный опыт учебных проектов, стажировок или работы в области науки о данных, машинного обучения, продвинутой аналитики или другой количественной сфере.
- Уверенное владение Python, SQL или аналогичными аналитическими инструментами.
- Базовый опыт разработки моделей машинного обучения, например моделей на основе деревьев, регрессии, классификации или кластеризации.
- Знакомство с большими языковыми моделями, генеративным ИИ или современным глубоким обучением в рамках учебы, проектов или иной деятельности.
- Развитое аналитическое и концептуальное мышление, в том числе умение структурировать задачи, быстро учиться и работать в условиях неопределенности.
- Навыки ясного письменного и устного общения и способность сотрудничать с представителями разных функций.
- Будет преимуществом: знакомство с агентными фреймворками ИИ, архитектурами трансформеров, рекомендациями на основе трансформеров, разговорным ИИ, приложениями на базе больших языковых моделей, эмбеддингами или семантическим моделированием.
- Будет преимуществом: знакомство с персонализацией, рекомендательными системами, выбором следующего наилучшего действия, оптимизацией, экспериментами или решениями для работы с клиентскими данными.
- Будет преимуществом: опыт проектов или работы со структурированными либо неструктурированными данными и аналитическими решениями или решениями на основе машинного обучения.
- Будет преимуществом: знакомство с оценкой моделей или ИИ, а также с основами вывода в промышленную эксплуатацию, мониторинга, MLOps или LLMOps.
- Будет преимуществом: интерес к обслуживанию клиентов и умение связывать техническую работу с измеримыми результатами для клиентов и бизнеса.
- Успешное прохождение проверки биографических данных с учетом применимых законов и нормативных требований.
Преимущества
- Конкурентная базовая оплата.
- Бонусные выплаты.
- Поддержка финансового благополучия и пенсионных накоплений.
- Полный пакет медицинского, стоматологического и офтальмологического страхования, страхование жизни и страхование на случай потери трудоспособности; условия зависят от местоположения.
- Гибкий гибридный, офисный или удаленный формат работы в зависимости от должности и потребностей бизнеса.
- Щедрый оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком; условия зависят от местоположения.
- Бесплатный доступ к корпоративным оздоровительным центрам по всему миру с медсестрами и врачами; доступность зависит от местоположения.
- Бесплатные конфиденциальные консультации в рамках программы Healthy Minds.
- Возможности для профессионального развития и обучения.