عالم بيانات أول

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتطوير والتحقق من ومراقبة نماذج تعلم الآلة والنماذج الإحصائية لحالات استخدام الامتثال وكشف الجرائم المالية وإدارة المخاطر.
• بناء نماذج تنبؤية وكشف الشذوذ 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 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 والتقنية وهندسة البيانات لترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تحليلية.
• تحليل مجموعات البيانات الكبيرة المهيكلة وغير المهيكلة 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.
• إرشاد علماء البيانات المبتدئين والمساهمة في إنشاء أفضل الممارسات ومعايير الحوكمة لعلم البيانات.
• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علم البيانات أو الإحصاء أو علوم الحاسب أو الرياضيات أو الهندسة أو المالية أو تخصص كمي ذي صلة.
• خبرة 6–8+ سنوات في علم البيانات أو تعلم الآلة أو التحليلات المتقدمة داخل القطاع المصرفي أو الخدمات المالية.
• خبرة قوية في البرمجة بلغة Python و SQL.
• خبرة عملية في مكتبات وأطر تعلم الآلة بما في ذلك scikit-learn و XGBoost و PyTorch و/أو TensorFlow.
• خبرة في تطوير والتحقق من 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 في العمل مع السحابة وأنظمة البيانات الضخمة ميزة إضافية.
• 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
• 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.
• تقديم نماذج تعلم آلة متوافقة ودقيقة وقابلة للتفسير.
• إتمام التحقق من النماذج والمراجعات التنظيمية بنجاح.
• تقليل الإيجابيات الكاذبة وتحسين فعالية الكشف في برامج الامتثال.
• وثائق عالية الجودة جاهزة للتدقيق والالتزام بالحوكمة.
• تعاون فعال مع أصحاب المصلحة في الامتثال والمخاطر والتقنية.

المهارات المطلوبة