American Express je globalno podjetje za finančne storitve, ki deluje na področju bančništva, financ in plačil med podjetji. Njegovo poslovanje vključuje potrošniške, poslovne in korporativne kreditne kartice; plačilne storitve in storitve za trgovce; varčevalne račune, potrdila o vlogah in osebna posojila; pa tudi programe nagrajevanja, potovalne programe, korporativne plačilne rešitve, finančno izobraževanje, varnostne storitve ter podporo imetnikom kartic in trgovcem.
Direktor podatkovne znanosti, globalno servisiranje — American Express (hibridno delo, Indija)
Vodite strategijo odločanja Global Servicinga družbe American Express, ki temelji na umetni inteligenci. Gradite za produkcijo pripravljene zmogljivosti za priporočanje, generativno umetno inteligenco in odločanje ter razvijajte visoko učinkovite ekipe podatkovne znanosti.
Opis
- Oblikovati in voditi načrt podatkovne znanosti za odločanje v Global Servicingu
- Iskati in razvrščati priložnosti z visoko vrednostjo na področjih servisiranja, vrednosti in vključenosti članov, produktivnosti sodelavcev ter operativne odličnosti
- Poslovno strategijo pretvarjati v prednostne naloge podatkovne znanosti za odločanje, merila uspeha in naložbene odločitve
- Zagotavljati tehnično usmerjanje na področjih umetne inteligence in strojnega učenja, generativne umetne inteligence, napovedovanja, priporočanja, optimizacije, eksperimentiranja in učenja
- Razvijati agentno umetno inteligenco, delovne tokove z več agenti, priporočilne sisteme na osnovi transformatorjev, učenje predstavitev ter sisteme pogovorne umetne inteligence in velikih jezikovnih modelov
- Ocenjevati arhitekture, pristope modeliranja, okvire vrednotenja in tehnične kompromise
- Voditi ekipe od zgodnjega eksperimentiranja do razširljive uvedbe v produkcijo
- Nadzirati ponovno uporabne, za produkcijo pripravljene izdelke podatkovne znanosti in sisteme za odločanje, zgrajene na podlagi podatkov o strankah, vedenju, kontekstu in poslovanju
- Sodelovati s partnerji za tehnologijo, platforme in upravljanje pri arhitekturi, opazljivosti, kontrolah, kakovosti modelov in umetne inteligence ter praksah življenjskega cikla
- Zaposlovati, mentorirati in razvijati visoko učinkovito organizacijo podatkovne znanosti
- Krepiti organizacijske zmogljivosti na področjih uporabne generativne umetne inteligence, inženirstva in arhitekture umetne inteligence, priporočanja in odločanja, strateškega reševanja problemov ter poslovnega pripovedovanja
- Sodelovati z višjimi deležniki pri usmerjanju prednostnih nalog, naložb, sprejemanja in izvedbe
- Spremljati napredek na področju umetne inteligence in podatkovne znanosti za odločanje ter ustrezne tehnike pretvarjati v razširljive zmogljivosti in ponovno uporabne prakse
- Opredeliti tehnični načrt za agentno umetno inteligenco, pogovorno umetno inteligenco, priporočanje, eksperimentiranje, inženirstvo umetne inteligence, arhitekturo, upravljanje in nenehno optimizacijo
Zahteve
- Diploma iz kvantitativnega področja, kot so inženirstvo, računalništvo, matematika, statistika ali ekonomija
- Izjemne analitične in konceptualne sposobnosti reševanja problemov, vključno s pristopi iz prvih načel k zapletenim in dvoumnim poslovnim izzivom
- Dokazane izkušnje z vodenjem in razvojem visoko učinkovitih analitičnih ali podatkovnoznanstvenih ekip v zapletenih, medfunkcijskih organizacijah
- Močna tehnična podlaga na področju sodobne podatkovne znanosti in umetne inteligence
- Sposobnost oblikovanja rešitev, preizpraševanja tehničnih pristopov in povezovanja analitičnih odločitev s poslovnimi rezultati
- Sposobnost vplivanja na višje deležnike z jasno, strukturirano komunikacijo in prepričljivim predstavitvenim pripovedovanjem za vodstvo
- Izkušnje z vodenjem obsežnih analitičnih pobud, pobud podatkovne znanosti za odločanje ali pobud umetne inteligence od zasnove do produkcije, sprejetja in nenehnega izboljševanja
- Močna poslovna presoja in sposobnosti pripovedovanja, ki povezujejo tehnično strategijo, arhitekturo in naložbene odločitve z merljivo poslovno vrednostjo
- Magisterij iz kvantitativnega področja je zaželen
- Tehnično poznavanje agentne umetne inteligence in agentnih delovnih tokov, transformatorskih arhitektur in priporočilnih sistemov, pogovorne umetne inteligence, velikih jezikovnih modelov ter naprednih rešitev personalizacije ali naslednjega najboljšega dejanja je zaželeno
- Dobro razumevanje celotnega življenjskega cikla podatkovne znanosti za odločanje in umetne inteligence, vključno z eksperimentiranjem, vrednotenjem modelov in umetne inteligence, logiko odločanja in orkestracijo, uvedbo v produkcijo, spremljanjem, upravljanjem in nenehno optimizacijo, je zaželeno
- Dokazane izkušnje z zagotavljanjem razširljivih podatkovnih izdelkov, priporočilnih ali odločitvenih sistemov oziroma zmogljivosti, podprtih z umetno inteligenco, z merljivimi rezultati, so zaželene
- Izkušnje s prehodom organizacij od tradicionalne analitike k z umetno inteligenco podprtim, produktiziranim zmogljivostim podatkovne znanosti za odločanje in ponovno uporabnim poslovnim rešitvam so zaželene
Ugodnosti
- Konkurenčno osnovno plačilo
- Možnosti za bonuse
- Podpora finančnemu blagostanju in načrtovanju upokojitve
- Celovito zdravstveno, zobozdravstveno, okulistično, življenjsko in invalidsko zavarovanje, odvisno od lokacije
- Prilagodljivi hibridni, pisarniški ali virtualni načini dela glede na vlogo in poslovne potrebe
- Velikodušen plačan starševski dopust, odvisno od lokacije
- Brezplačen dostop do globalnih wellness centrov na lokacijah podjetja, kjer delajo medicinske sestre in zdravniki, odvisno od lokacije
- Zaupno svetovanje v okviru programa Healthy Minds
- Priložnosti za razvoj kariere in usposabljanje