Quản lý Phân tích Dữ liệu
American ExpressDẫn dắt hoạt động phân tích, quản lý hiệu quả và chiến lược danh mục khách hàng doanh nghiệp của American Express. Tư vấn lãnh đạo cấp cao về tăng trưởng, dự báo và các quyết định dựa trên dữ liệu.
Mở
American Express là một công ty dịch vụ tài chính toàn cầu hoạt động trong các lĩnh vực ngân hàng, tài chính và thanh toán doanh nghiệp với doanh nghiệp. Hoạt động kinh doanh của công ty bao gồm thẻ tín dụng dành cho người tiêu dùng, doanh nghiệp và tập đoàn; dịch vụ thanh toán và dịch vụ dành cho đơn vị chấp nhận thẻ; tài khoản tiết kiệm, chứng chỉ tiền gửi và các khoản vay cá nhân; cùng với các chương trình phần thưởng, chương trình du lịch, giải pháp thanh toán doanh nghiệp, giáo dục tài chính, dịch vụ bảo mật và hỗ trợ chủ thẻ và đơn vị chấp nhận thẻ.
Chuyên viên phân tích khoa học dữ liệu cấp cao, rủi ro gian lận
Xây dựng giải pháp học máy và dựa trên đồ thị để phát hiện thẻ thanh toán bị xâm phạm, đồng thời củng cố các quyết định về rủi ro gian lận tại American Express. Phân tích dữ liệu thẻ bị xâm phạm và phát triển quy trình ra quyết định có khả năng mở rộng.
Mô tả
- Xây dựng và cải tiến các giải pháp học máy và AI để nhận diện kiểu thẻ bị xâm phạm, phát hiện hành vi đáng ngờ và hỗ trợ quyết định về rủi ro.
- Sử dụng mạng nơ-ron đồ thị, học trên đồ thị, Transformer, học sâu và các phương pháp học máy tiên tiến khác.
- Phân tích các tập dữ liệu lớn, phức tạp và có liên kết với nhau để tìm mối quan hệ, tín hiệu rủi ro và đưa ra thông tin hữu ích cho hoạt động kinh doanh.
- Xây dựng và tối ưu hóa quy trình phân tích và mô hình hóa, từ chuẩn bị dữ liệu, tạo đặc trưng đến huấn luyện, kiểm định và theo dõi hiệu suất.
- Sử dụng Python, PySpark và các nền tảng đám mây như Google Cloud để tạo giải pháp phân tích có khả năng mở rộng.
- Đánh giá các phương pháp AI và học máy mới nhằm cải thiện hiệu quả mô hình, độ chính xác dự đoán và hiệu suất vận hành.
- Phối hợp với các bên liên quan thuộc nhiều bộ phận để chuyển thách thức kinh doanh thành giải pháp dựa trên dữ liệu.
- Trình bày kết quả phân tích, hiệu suất mô hình và đề xuất chiến lược cho cả đối tượng chuyên môn kỹ thuật lẫn không chuyên.
- Rà soát kỹ các trường hợp để cải thiện hiệu suất mô hình và việc ra quyết định.
- Đảm bảo công việc phân tích và mô hình hóa phù hợp với mục tiêu kinh doanh, đồng thời quản lý kỳ vọng của các bên liên quan trong suốt mỗi dự án.
- Đọc các bài nghiên cứu và xác định trường hợp ứng dụng có thể thúc đẩy phát triển mô hình và đổi mới.
Yêu cầu
- Có bằng sau đại học hoặc cao học về thống kê, toán học, kinh tế, kỹ thuật, quản trị, khoa học máy tính hoặc lĩnh vực định lượng liên quan tại một cơ sở giáo dục được công nhận.
- Có 2–3 năm kinh nghiệm phù hợp trong khoa học dữ liệu, phân tích nâng cao, học máy hoặc mô hình dự đoán.
- Thành thạo lập trình Python và PySpark, có kinh nghiệm thực tế về xử lý dữ liệu, phân tích thống kê và phát triển mô hình học máy.
- Hiểu các kỹ thuật học máy và học sâu; có tiếp xúc với mạng nơ-ron đồ thị, thuật toán đồ thị, kiến trúc Transformer hoặc các phương pháp AI tiên tiến liên quan.
- Quen thuộc với các khung học sâu như PyTorch hoặc TensorFlow và môi trường đám mây như Google Cloud Platform.
- Có kinh nghiệm làm việc với tập dữ liệu lớn, tạo đặc trưng, tiền xử lý dữ liệu và đánh giá mô hình.
- Có kỹ năng giải quyết vấn đề và phân tích tốt, đồng thời có khả năng chuyển các yêu cầu kinh doanh phức tạp thành giải pháp kỹ thuật hiệu quả.
- Giao tiếp rõ ràng bằng văn bản và lời nói, trình bày thông tin phân tích và đề xuất cho nhiều nhóm bên liên quan.
- Có khả năng phán đoán tốt, phối hợp hiệu quả và hoàn thành công việc phân tích chất lượng cao trong môi trường kinh doanh năng động.
- Làm việc theo các ca sau: Thứ Hai–Thứ Tư, 1:00 PM–9:30 PM; Thứ Năm, 11:00 AM–7:30 PM; Thứ Sáu, 8:30 AM–5:00 PM.
Phúc lợi
- Mức lương cơ bản cạnh tranh.
- Các khoản thưởng khuyến khích.
- Hỗ trợ an sinh tài chính và hưu trí.
- Bảo hiểm y tế, nha khoa, thị lực, nhân thọ và thương tật, tùy theo địa điểm.
- Hình thức làm việc kết hợp linh hoạt, tại văn phòng hoặc từ xa, tùy theo vai trò và nhu cầu kinh doanh.
- Nghỉ phép có lương dành cho cha mẹ, tùy theo địa điểm.
- Miễn phí sử dụng các trung tâm chăm sóc sức khỏe tại văn phòng trên toàn cầu, có y tá và bác sĩ túc trực, tùy theo địa điểm.
- Tư vấn bảo mật miễn phí thông qua chương trình Healthy Minds.
- Cơ hội phát triển nghề nghiệp và đào tạo.
Việc làm liên quan
Chuyên viên phân tích khoa học dữ liệu cấp cao
American ExpressXây dựng mô hình dự báo để hỗ trợ các quyết định của American Express về rủi ro, gian lận và tiếp thị. Phân tích dữ liệu quy mô lớn để tìm hiểu sâu về kinh doanh và hỗ trợ kết quả có lợi cho khách hàng.
Mở
Chuyên viên Phân tích Nâng cao tại Ấn Độ (Làm việc kết hợp)
Human8Ứng dụng mô hình thống kê và khoa học tiếp thị để giải đáp câu hỏi của khách hàng tại Human8. Chuyển kết quả phân tích phức tạp thành thông tin chuyên sâu, kịch bản và đề xuất thiết thực.
Mở
Chuyên viên phân tích dữ liệu nghiệp vụ, Quản lý dữ liệu bảo hiểm
EXLPhân tích và chuyển đổi dữ liệu bảo hiểm cho hoạt động quản lý dữ liệu của EXL. Phát triển bản ánh xạ nguồn-đích, hồ sơ nguồn gốc dữ liệu, mô hình dữ liệu và tài liệu thiết kế.
Mở
Chuyên gia phân tích dữ liệu cấp cao
Valerie GroupXây dựng dự báo tăng trưởng và hệ thống báo cáo lãi lỗ theo thương hiệu cho Valerie Group. Biến mô hình định lượng và quy trình AI thành công cụ thiết thực hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Mở