American Express ni kampuni ya kimataifa ya huduma za kifedha inayofanya kazi katika sekta za benki, fedha na malipo ya B2B. Biashara yake inajumuisha kadi za mikopo za watumiaji, biashara na mashirika; huduma za malipo na wafanyabiashara; akaunti za akiba, hati za amana na mikopo ya kibinafsi; pamoja na zawadi, mipango ya usafiri, suluhisho za malipo ya mashirika, elimu ya kifedha, huduma za usalama na usaidizi kwa wanachama wa kadi na wafanyabiashara.
Mchambuzi Mwandamizi wa Sayansi ya Data, Kujifunza kwa Mashine na GenAI – American Express, Gurugram Mseto
Mchambuzi Mwandamizi anayeunda suluhisho za kujifunza kwa mashine, GenAI na sayansi ya maamuzi kwa huduma za American Express. Kazi hii inahusisha uundaji wa miundo ya utabiri, mapendekezo, majaribio na uwezo wa AI ulio tayari kutumika katika uzalishaji.
Maelezo
- Kuunda suluhisho za uchanganuzi, miundo ya utabiri, mifumo ya mapendekezo na mbinu za kufanya maamuzi zinazoboresha huduma, ubinafsishaji, ufanisi wa wafanyakazi wenza na utendaji wa uendeshaji.
- Kuchanganua seti kubwa za data za wateja, tabia, mwingiliano na uendeshaji ili kubaini fursa, kuunda vipengele, kujaribu dhana na kubadilisha matokeo kuwa suluhisho za vitendo.
- Kuunda na kutathmini suluhisho za kujifunza kwa mashine na GenAI kwa kutumia mbinu zinazofaa za uundaji wa miundo, majaribio na uthibitishaji.
- Kusaidia mtiririko wa kazi wa Agentic AI, mapendekezo yanayotumia transformer, Conversational AI na programu za LLM, pamoja na mipango ya hali ya juu ya ubinafsishaji au hatua bora inayofuata.
- Kubuni majaribio na vipimo vya utendaji ili kutathmini ubora wa AI, ufanisi wa modeli, athari za biashara na fursa za uboreshaji endelevu.
- Kutengeneza msimbo thabiti wa uchanganuzi na kushirikiana na timu za data, teknolojia na majukwaa katika uwekaji wa uzalishaji, ufuatiliaji na uboreshaji endelevu wa suluhisho za Sayansi ya Maamuzi.
- Kujenga ushirikiano wa kimajukumu mbalimbali, kueleza matokeo ya uchanganuzi kwa uwazi na kubadilisha matokeo ya kiufundi kuwa mapendekezo yanayotekelezeka.
- Kufuatilia maendeleo katika kujifunza kwa mashine, GenAI, mifumo ya mapendekezo na akili ya maamuzi huku ukijaribu mbinu zinazofaa na kushiriki mazoea yanayoweza kutumiwa tena katika GSDS yote.
Mahitaji
- Shahada ya uzamili katika taaluma ya kiasi kama uhandisi, sayansi ya kompyuta, hisabati, takwimu, uchumi au fedha.
- Angalau miaka miwili ya uzoefu wa kitaalamu katika sayansi ya data, kujifunza kwa mashine, uchanganuzi wa hali ya juu au taaluma inayohusiana ya kiasi.
- Uwezo wa kutumia Python, SQL au zana linganifu za uchanganuzi, pamoja na uzoefu wa kuunda modeli kama mbinu za tree-based, regression, classification au clustering.
- Uzoefu wa awali na LLM, GenAI au deep learning ya kisasa, pamoja na shauku kubwa kuhusu uwezo mpya wa AI.
- Uwezo thabiti wa kufikiri kwa uchanganuzi na kimawazo, ikiwemo kushughulikia matatizo changamano na yasiyo na muundo wa biashara.
- Ujuzi mzuri wa mawasiliano ya maandishi na ya mdomo na uwezo wa kufanya kazi kwa ufanisi na washirika wa majukumu mbalimbali.
- Uzoefu wa vitendo na mifumo ya Agentic AI, usanifu wa transformer, mifumo ya mapendekezo inayotumia transformer, Conversational AI, programu za LLM, embeddings au uundaji wa kisemantiki.
- Uzoefu katika ubinafsishaji, mifumo ya mapendekezo, hatua bora inayofuata, uboreshaji, majaribio au maamuzi ya wateja.
- Uzoefu wa kuchakata na kuchanganua seti kubwa za data zilizo na muundo au zisizo na muundo na kubadilisha modeli kuwa suluhisho za uchanganuzi zinazoweza kupanuka.
- Uelewa wa tathmini ya modeli na AI, uwekaji wa uzalishaji, ufuatiliaji au dhana za MLOps na LLMOps.
- Udadisi kuhusu huduma kwa wateja na uwezo wa kuhusisha kazi ya kiufundi na matokeo yanayopimika ya wateja na biashara.
Manufaa
- Mshahara wa msingi wenye ushindani.
- Fursa za motisha za bonasi.
- Msaada kwa ustawi wa kifedha na mipango ya kustaafu.
- Bima ya matibabu, meno, macho, maisha na ulemavu, kulingana na eneo.
- Mipango ya kazi inayobadilika ya mseto, ofisini au mtandaoni kulingana na jukumu na mahitaji ya biashara.
- Likizo ya uzazi yenye malipo ya ukarimu, kulingana na eneo.
- Ufikiaji wa bure wa vituo vya ustawi vya kimataifa vilivyo kwenye maeneo ya kazi na vinavyohudumiwa na wauguzi na madaktari, kulingana na eneo.
- Ushauri wa bure na wa siri kupitia mpango wa Healthy Minds.
- Fursa za maendeleo ya kazi na mafunzo.