American Express — глобальна компанія у сфері фінансових послуг, що працює у банківській галузі, фінансах і B2B-платежах. Її діяльність охоплює споживчі, бізнесові та корпоративні кредитні картки; платіжні й торговельні сервіси; ощадні рахунки, депозитні сертифікати та персональні кредити; а також програми винагород, туристичні програми, корпоративні платіжні рішення, фінансову освіту, послуги безпеки й підтримку власників карток і торговельних підприємств.
Аналітик із науки про дані, машинного навчання та генеративного ШІ
Створюйте рішення на основі машинного навчання, генеративного ШІ та рекомендаційних систем для обслуговування клієнтів American Express. Аналізуйте дані про клієнтів і операції, щоб покращувати персоналізацію та роботу сервісних команд.
Опис
- Розробляйте аналітичні рішення, прогнозні моделі та підходи до ухвалення рішень, щоб покращувати обслуговування клієнтів, персоналізацію, ефективність колег і операційну діяльність.
- Аналізуйте дані про клієнтів, їхню поведінку та взаємодії, а також операційні дані, щоб виявляти закономірності й можливості.
- Створюйте ознаки, перевіряйте гіпотези та перетворюйте результати на практичні висновки й рішення.
- Створюйте й оцінюйте рішення на основі машинного навчання та генеративного ШІ за допомогою моделювання, експериментів і валідації.
- Долучайтеся до агентних ШІ-процесів, рекомендацій на основі трансформерів, розмовного ШІ та застосунків із великими мовними моделями, а також рішень для персоналізації чи вибору наступної найкращої дії.
- Допомагайте розробляти й аналізувати експерименти, оцінюючи якість моделей, вплив на бізнес і можливості для вдосконалення.
- Пишіть якісний аналітичний код і співпрацюйте з командами даних, технологій і платформ, щоб впроваджувати, розгортати, моніторити й покращувати рішення у сфері науки про ухвалення рішень.
- Співпрацюйте між командами, чітко повідомляйте про результати та перетворюйте технічні висновки на корисні рекомендації.
- Стежте за розвитком машинного навчання, генеративного ШІ, рекомендаційних систем та інтелектуальної підтримки ухвалення рішень.
- Оцінюйте релевантні методи й допомагайте запроваджувати практики, придатні для повторного використання, у GSDS.
Вимоги
- Ступінь магістра з кількісної дисципліни, наприклад інженерії, комп’ютерних наук, математики, статистики, економіки чи фінансів.
- Релевантний академічний, стажерський або професійний досвід у науці про дані, машинному навчанні, поглибленій аналітиці чи іншій кількісній сфері.
- Впевнене володіння Python, SQL або подібними аналітичними інструментами.
- Базовий досвід розробки моделей машинного навчання, зокрема моделей на основі дерев, регресії, класифікації чи кластеризації.
- Знайомство з великими мовними моделями, генеративним ШІ або сучасним глибоким навчанням через навчальні курси, проєкти чи іншу діяльність.
- Розвинене аналітичне та концептуальне мислення, зокрема вміння структурувати проблеми, швидко навчатися й працювати в умовах невизначеності.
- Чітке усне й письмове спілкування та здатність співпрацювати з представниками різних функцій.
- Буде перевагою: знайомство з агентними фреймворками ШІ, архітектурами трансформерів, рекомендаціями на основі трансформерів, розмовним ШІ, застосунками з великими мовними моделями, ембедингами чи семантичним моделюванням.
- Буде перевагою: знайомство з персоналізацією, рекомендаційними системами, вибором наступної найкращої дії, оптимізацією, експериментами або рішеннями для роботи з клієнтами.
- Буде перевагою: досвід проєктної чи професійної роботи зі структурованими або неструктурованими даними й аналітичними рішеннями чи рішеннями на основі машинного навчання.
- Буде перевагою: знання методів оцінювання моделей або ШІ та основ промислового впровадження, моніторингу, MLOps чи LLMOps.
- Буде перевагою: інтерес до обслуговування клієнтів і вміння пов’язувати технічну роботу з вимірюваними результатами для клієнтів і бізнесу.
- Успішне проходження перевірки біографічних даних відповідно до застосовних законів і нормативних вимог.
Переваги
- Конкурентна базова оплата.
- Бонусні заохочення.
- Підтримка фінансового добробуту та пенсійних заощаджень.
- Повне медичне, стоматологічне й офтальмологічне страхування, страхування життя та на випадок втрати працездатності; умови залежать від місця роботи.
- Гнучкий гібридний, офісний або дистанційний формат роботи залежно від посади та потреб бізнесу.
- Щедра оплачувана відпустка для батьків; умови залежать від місця роботи.
- Безкоштовний доступ до корпоративних оздоровчих центрів у різних країнах, де працюють медсестри й лікарі; доступність залежить від місця роботи.
- Безкоштовні конфіденційні консультації в межах програми Healthy Minds.
- Можливості для кар’єрного розвитку та навчання.