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.
Višji analitik podatkovne znanosti, strojno učenje in GenAI – American Express, Gurugram, hibridno delo
Višji analitik razvija rešitve strojnega učenja, GenAI in znanosti o odločanju za podporo strankam pri American Expressu. Vloga vključuje napovedno modeliranje, priporočila, eksperimentiranje in produkcijsko pripravljene zmogljivosti umetne inteligence.
Opis
- Ustvarjajte analitične rešitve, napovedne modele, priporočilne sisteme in metode odločanja, ki izboljšujejo podporo strankam, personalizacijo, učinkovitost sodelavcev in operativno uspešnost.
- Analizirajte velike nabore podatkov o strankah, vedenju, interakcijah in poslovanju, da odkrijete priložnosti, izdelate značilke, preverite hipoteze in ugotovitve pretvorite v praktične rešitve.
- Razvijajte in ocenjujte rešitve strojnega učenja in GenAI z uporabo ustreznih metod modeliranja, eksperimentiranja in validacije.
- Podpirajte delovne tokove agentne umetne inteligence, priporočila na podlagi transformatorjev, pogovorno umetno inteligenco in aplikacije LLM ter napredne pobude na področju personalizacije ali naslednjega najboljšega dejanja.
- Načrtujte eksperimente in kazalnike uspešnosti za ocenjevanje kakovosti umetne inteligence, učinkovitosti modelov, poslovnega učinka in možnosti za nenehne izboljšave.
- Ustvarjajte zanesljivo analitično kodo ter sodelujte s podatkovnimi, tehnološkimi in platformnimi ekipami pri uvedbi v produkcijo, spremljanju in nenehnem izboljševanju rešitev znanosti o odločanju.
- Vzpostavljajte medfunkcijska partnerstva, jasno razlagajte analitične ugotovitve in tehnične rezultate pretvarjajte v izvedljiva priporočila.
- Spremljajte razvoj na področju strojnega učenja, GenAI, priporočilnih sistemov in inteligentnega odločanja, preizkušajte ustrezne metode ter delite ponovno uporabne prakse znotraj GSDS.
Zahteve
- Magisterij iz kvantitativne discipline, kot so inženirstvo, računalništvo, matematika, statistika, ekonomija ali finance.
- Vsaj dve leti poklicnih izkušenj na področju podatkovne znanosti, strojnega učenja, napredne analitike ali sorodnega kvantitativnega področja.
- Znanje Pythona, SQL ali primerljivih analitičnih orodij ter izkušnje z razvojem modelov, kot so drevesni modeli, regresija, klasifikacija ali gručenje.
- Izkušnje z LLM, GenAI ali sodobnim globokim učenjem ter močno zanimanje za nove zmogljivosti umetne inteligence.
- Močno analitično in konceptualno razmišljanje, vključno z zmožnostjo reševanja zapletenih, nestrukturiranih poslovnih problemov.
- Jasne pisne in ustne komunikacijske sposobnosti ter zmožnost učinkovitega sodelovanja z medfunkcijskimi partnerji.
- Praktične izkušnje z ogrodji agentne umetne inteligence, transformatorskimi arhitekturami, priporočilnimi sistemi na podlagi transformatorjev, pogovorno umetno inteligenco, aplikacijami LLM, vdelavami ali semantičnim modeliranjem.
- Izkušnje s personalizacijo, priporočilnimi sistemi, naslednjim najboljšim dejanjem, optimizacijo, eksperimentiranjem ali odločanjem o strankah.
- Izkušnje z obdelavo in analizo velikih strukturiranih ali nestrukturiranih naborov podatkov ter pretvarjanjem modelov v razširljive analitične rešitve.
- Razumevanje ocenjevanja modelov in umetne inteligence, uvajanja v produkcijo, spremljanja ali konceptov MLOps in LLMOps.
- Radovednost glede podpore strankam in sposobnost povezovanja tehničnega dela z merljivimi rezultati za stranke in poslovanje.
Ugodnosti
- Konkurenčna osnovna plača.
- Možnosti za bonusne nagrade.
- Podpora finančnemu blagostanju in načrtovanju upokojitve.
- Zdravstveno, zobozdravstveno, okulistično in življenjsko zavarovanje ter kritje za invalidnost, 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.
- Brezplačno in zaupno svetovanje v okviru programa Healthy Minds.
- Priložnosti za razvoj kariere in usposabljanje.