نبحث عن عالم بيانات متخصص في الامتثال (القطاع المصرفي) ذي خبرة لتطوير والتحقق من ونشر حلول التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي 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 ومراقبة نماذج التعلم الآلي والنماذج الإحصائية لحالات استخدام الامتثال وكشف الجرائم المالية وإدارة المخاطر.
- بناء نماذج تنبؤية وكشف الشذوذ supporting مكافحة غسل الأموال واعرف عميلك وفحص العقوبات ومراقبة المعاملات وتقييم مخاطر العملاء وبرامج كشف 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 توثيق شامل للنماذج وتقارير التحقق ومخرجات جاهزة للتدقيق.
- التعاون مع فرق الامتثال والمخاطر والجرائم المالية والتقنية وهندسة البيانات لترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تحليلية.
- تحليل مجموعات بيانات كبيرة منظمة وغير منظمة لتحديد الأنماط والاتجاهات ومخاطر الامتثال الناشئة.
- تنفيذ أطر مراقبة النماذج ولوحات معلومات الأداء والمراجعات الدورية للنماذج.
- دعم التدقيقات الداخلية والفحوصات التنظيمية وعمليات التحقق المستقلة من النماذج.
- مواكبة المتطلبات التنظيمية المتطورة وأفضل الممارسات الصناعية والتقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
- إرشاد علماء البيانات المبتدئين والمساهمة في إنشاء أفضل الممارسات ومعايير الحوكمة لعلوم 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 التعلم الآلي أو التحليلات المتقدمة ضمن القطاع المصرفي أو الخدمات المالية.
- خبرة قوية في البرمجة بلغة Python وSQL.
- خبرة عملية في مكتبات وأطر التعلم الآلي بما في ذلك scikit-learn وXGBoost وPyTorch 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 العمل مع السحابة وبيئات 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/التعلم الآلي 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 آلي متوافقة ودقيقة وقابلة للتفسير.
- الإكمال الناجح للتحقق من النماذج والمراجعات التنظيمية.
- تقليل الإيجابيات الكاذبة وتحسين فعالية الكشف في برامج الامتثال.
- توثيق عالي الجودة جاهز للتدقيق والالتزام بالحوكمة.
- تعاون فعال مع أصحاب المصلحة في الامتثال والمخاطر والتقنية.
