Scientifique Des Données I - Toronto, Canada - TD Bank

TD Bank

Verified Company

Toronto, Canada

2 weeks ago

Posted by:

Sophia Lee

beBee Recruiter

Description

430389BR

**Catégorie d'emploi - Primaire**
- Gestion des risques

**Lieu de travail**
- TD Centre - TD Tower - 66 Wellington Street West, 1350 René-Lévesque Blvd Services Corporatifs

**Type d'employé**
- Régulier

**Ville**
- Toronto, Montreal

**Type d'horaire**
- Temps plein

**Province/état**
- Ontario, Québec

**Horaire**
- 37.5

**Modèle en milieu de travail**
- Hybride

**Détails de la paie**

**Apercu du service**
- Le groupe Validation des modèles TD est responsable de la validation et de l'approbation indépendantes des modèles analytiques relatifs au crédit, à la fraude, au traitement du langage naturel, à la tarification, à la couverture, à l'assurance, à l'évaluation du capital et au marketing. L'équipe Validation des modèles, Intelligence artificielle et Apprentissage automatique est responsable de la validation de tous les modèles basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique utilisés à l'échelle de la Banque à plusieurs fins.

**Détails du poste**
- Le titulaire du poste relève du directeur principal de l'équipe Validation des modèles, Intelligence artificielle et Apprentissage automatique. Responsabilités détaillées du poste:

- Valider (examiner, tester et remettre en question efficacement) les modèles basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, y compris les modèles d'intelligence artificielle générative.
- Rester au fait des progrès réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle, y compris des publications importantes, des grands modèles de langage importants, des mesures d'évaluation, des piles technologiques et des ensembles de données.
- Maintenir une connaissance professionnelle complète des techniques et des développements relatifs au secteur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique et partager ses connaissances avec les partenaires d'affaires et la haute direction.
- Élaborer et mettre en œuvre des méthodes et des normes de validation pour les modèles basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Veiller à ce que les méthodes et les normes de validation soient conformes aux pratiques gagnantes du secteur ou à ce que les exigences en matière de réglementation et d'audit soient traitées.
- Élaborer et appliquer une variété de tests statistiques et de techniques de modélisation pour cerner/recommander des améliorations à apporter aux modèles et entreprendre des initiatives connexes. Mettre en œuvre des modèles de référence, le cas échéant.
- Communiquer les constatations et les recommandations aux intervenants techniques et non techniques.

Le titulaire du poste doit travailler efficacement avec différents partenaires internes, comme Données et analyses de l'entreprise, Analyse stratégique, Services bancaires personnels, Layer 6, Crimes financiers et Gestion des fraudes, Gestion de patrimoine TD, Assurance TD, etc.

**Exigences du poste**
- Solides compétences en analyse quantitative et diplôme d'un cycle supérieur en informatique, en ingénierie, en apprentissage automatique, en statistique, en mathématiques, en physique ou en actuariat.
- Expérience éprouvée en tant que scientifique en apprentissage automatique, en tant que scientifique des données ou dans un poste similaire.
- Expérience et une solide connaissance des méthodologies relatives à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle générative, le traitement du langage naturel moderne, les transformateurs, la génération augmentée de récupération, les modèles de diffusion, les méthodes de bagging et d'optimisation et les modèles linéaires généralisés.
- Expérience des piles technologiques liées à l'apprentissage profond et à l'intelligence artificielle générative comme PyTorch, Tensorflow/Keras, LangChain, HuggingFace, etc.
- Motivation à rester au fait des dernières avancées dans les domaines de l'intelligence artificielle générative, de l'apprentissage automatique et des technologies infonuagiques.
- Maîtrise d'un ou de plusieurs langages de script/programmation, comme Python, Java, Scala ou R.
- Connaissance des plateformes infonuagiques (p. ex., Azure, AWS) et des technologies liées aux mégadonnées (p. ex., PySpark, Hadoop).
- Connaissance des principes de la programmation orientée objet.
- Connaissance des algorithmes d'interprétation/d'explicabilité de la capacité d'apprentissage automatique.
- Excellentes aptitudes pour la communication orale et écrite (le titulaire du poste est tenu de rédiger des rapports techniques clairs).
- Capacité à travailler de façon autonome et collaborative dans un environnement dynamique au rythme trépidant. Bonnes compétences en gestion du temps et capacités à gérer plusieurs tâches en même temps avec un minim