نحن نبحث عن عالم بيانات متخصص في الامتثال (القطاع المصرفي) ذي خبرة لتطوير والتحقق من صحة ونشر حلول التحليلات المتقدمة وتعلم الآلة التي تدعم الامتثال التنظيمي ومنع الجرائم المالية ومبادرات إدارة المخاطر ضمن البيئة المصرفية. يجب أن يجمع المرشح المثالي بين الخبرة التقنية القوية في علوم البيانات والمعرفة العميقة باللوائح المصرفية وعمليات مكافحة غسل الأموال/اعرف عميلك وفحص العقوبات وأطر إدارة مخاطر النماذج. يتطلب هذا الدور تقديم نماذج قوية وقابلة للتفسير وجاهزة للتدقيق تلبي التوقعات التنظيمية والأهداف التجارية.
المسؤوليات الرئيسية
- تصميم وتطوير والتحقق من صحة ومراقبة نماذج تعلم الآلة والنماذج الإحصائية لحالات استخدام الامتثال وكشف الجرائم المالية وإدارة المخاطر.
- بناء نماذج تنبؤية وكشف الشذوذ التي تدعم برامج مكافحة غسل الأموال واعرف عميلك وفحص العقوبات ومراقبة المعاملات وتقييم مخاطر العملاء وكشف الاحتيال.
- ضمان امتثال جميع النماذج لمعايير الحوكمة الداخلية والمتطلبات التنظيمية وأطر إدارة مخاطر النماذج.
- إجراء التحقق من صحة النماذج واختبار الأداء وتحليل الاستقرار وتقييم التحيز ومراجعات قابلية التفسير.
- تطوير وصيانة وثائق النماذج الشاملة وتقارير التحقق والمخرجات الجاهزة للتدقيق.
- التعاون مع فرق الامتثال والمخاطر والجرائم المالية والتكنولوجيا وهندسة البيانات لترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تحليلية.
- تحليل مجموعات البيانات الكبيرة المنظمة وغير المنظمة لتحديد الأنماط والاتجاهات ومخاطر الامتثال الناشئة.
- تنفيذ أطر مراقبة النماذج ولوحات معلومات الأداء والمراجعات الدورية للنماذج.
- دعم التدقيقات الداخلية والفحوصات التنظيمية وممارسات التحقق المستقلة من النماذج.
- مواكبة المتطلبات التنظيمية المتطورة وأفضل الممارسات الصناعية والتقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
- توجيه علماء البيانات المبتدئين والمساهمة في إنشاء أفضل الممارسات ومعايير الحوكمة في علوم البيانات.
المؤهلات المطلوبة
- درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم البيانات أو الإحصاء أو علوم الحاسوب أو الرياضيات أو الهندسة أو المالية أو تخصص كمي ذي صلة.
- خبرة 6 8+ سنوات في علوم البيانات أو تعلم الآلة أو التحليلات المتقدمة ضمن القطاع المصرفي أو الخدمات المالية.
- خبرة قوية في البرمجة بلغة Python وSQL.
- خبرة عملية في مكتبات وأطر تعلم الآلة بما في ذلك scikit-learn وXGBoost وPyTorch و/أو TensorFlow.
- خبرة في تطوير والتحقق من صحة نماذج التصنيف وكشف الشذوذ والتنبؤ وتقييم المخاطر.
- فهم قوي لأطر إدارة مخاطر النماذج (MRM) وحوكمة النماذج ومنهجيات التحقق.
- معرفة بالمتطلبات التنظيمية المصرفية وضوابط الامتثال.
- خبرة العمل مع السحابة وأنظمة البيانات الضخمة ميزة إضافية.
الخبرة المجالية
- مكافحة غسل الأموال (AML)
- اعرف عميلك (KYC)
- العناية الواجبة بالعملاء (CDD) / العناية الواجبة المعززة (EDD)
- فحص العقوبات
- مراقبة المعاملات
- إدارة مخاطر الجرائم المالية
- الامتثال التنظيمي وإعداد التقارير
المهارات المفضلة
- خبرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) وأدوات تفسير النماذج.
- معرفة بالتوقعات التنظيمية المتعلقة بحوكمة نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في المؤسسات المالية.
- الإلمام بـ MLOps ونشر النماذج ومراقبتها وإدارة دورة حياتها.
- مهارات قوية في التفكير التحليلي وحل المشكلات وإدارة أصحاب المصلحة.
- قدرات ممتازة في التواصل والتوثيق مع خبرة في العرض على فرق المخاطر والامتثال والتدقيق والقيادة العليا.
مقاييس النجاح
- تقديم نماذج تعلم آلة متوافقة ودقيقة وقابلة للتفسير.
- الإتمام الناجح للتحقق من صحة النماذج والمراجعات التنظيمية.
- تقليل الإيجابيات الكاذبة وتحسين فعالية الكشف في برامج الامتثال.
- وثائق عالية الجودة جاهزة للتدقيق والالتزام بالحوكمة.
- تعاون فعال مع أصحاب المصلحة في الامتثال والمخاطر والتكنولوجيا.
