TD
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TD ist eine bedeutende nordamerikanische Bank, die Privatpersonen, Unternehmen und institutionelle Kunden mit Dienstleistungen in den Bereichen Privat- und Geschäftskundenbanking, Versicherungen, Vermögensverwaltung und Wertpapiere betreut. Das breit aufgestellte Geschäftsmodell eröffnet Karrierechancen im Bank- und Finanzwesen – in verschiedenen Regionen und Fachbereichen. Zudem setzt TD auf Nachhaltigkeit, Vielfalt, Gleichberechtigung, Inklusion und gesellschaftliches Engagement und prägt damit eine Arbeitskultur, die von Fürsorge, Respekt und der persönlichen Entwicklung der Mitarbeitenden bestimmt ist.

Data Scientist II, Modellierung von Finanzkriminalitätsrisiken

Entwickeln und überwachen Sie Modelle für Finanzkriminalitätsrisiken bei TD, einem globalen Finanzinstitut. Entwickeln Sie cloudbasierte Analyselösungen mit Python, SQL und fortgeschrittenen Modellierungstechniken.

Beschreibung

  • Daten durch Aufbereitung, Profiling, Visualisierung und statistische Schlussfolgerungen erfassen und analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse und Analyselösungen zu gewinnen
  • Modelle für Finanzkriminalitätsrisiken entwickeln und überwachen
  • Selbstständig in einer spezialisierten Business-Management-Funktion arbeiten und andere anleiten
  • Spezialisiertes Fachwissen, Orientierung und Beratung für Stakeholder und Teammitglieder bereitstellen
  • Komplexe Projekte und Initiativen leiten, die Spezialwissen oder die Integration funktionsübergreifender Prozesse erfordern
  • Zugewiesene Aufgaben von der Initiierung bis zum Abschluss selbstständig verwalten
  • Geschäftsanforderungen und Dateninfrastruktur interpretieren, um praxisnahe Data-Science-Lösungen zu entwickeln
  • Daten extrahieren und aufbereiten, statistische und fortgeschrittene Analysemethoden anwenden und mithilfe geschäftlicher Beurteilung Erkenntnisse aus großen Datensätzen ableiten
  • Analyseergebnisse durch wirksame Visualisierungen klar gegenüber Entscheidungsträgern und Stakeholdern präsentieren
  • Mit Daten- und Business-Analysten, Softwareentwicklern, Data Engineers und Anwendungsentwicklern zusammenarbeiten, um skalierbare Data-Science-Lösungen zu erstellen
  • Datengestützte Erkenntnisse nutzen, um Geschäftsprozesse zu verbessern
  • Organisationsteams zu Hypothesentests und statistischer Validierung schulen
  • Aktuelle Informationen in Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung überführen
  • Fachliche Expertise zu funktionsübergreifenden und unternehmensweiten Initiativen beitragen
  • Servicebereitstellung und Produktivität verfolgen und Prozess- sowie Leistungsverbesserungen umsetzen
  • Maßnahmenpläne zur Behebung von Leistungs-, Risiko- und Governance-Problemen umsetzen
  • Beziehungen über Geschäftsbereiche, zentrale Funktionen, Kontrollfunktionen und Stakeholder-Gruppen hinweg verwalten
  • Aufkommende Themen, Trends und regulatorische Anforderungen verfolgen und deren Auswirkungen bewerten
  • Eine starke Kultur des Risiko- und Kontrollmanagements fördern
  • Als Teammitglied beitragen, ein konstruktives Arbeitsumfeld unterstützen und Probleme zeitnah ansprechen
  • Strategische Impulse geben und Wissen im Team sowie in der Geschäftseinheit teilen
  • An Leistungsmanagement, beruflicher Entwicklung und bereichsübergreifender Einarbeitung teilnehmen
  • Stakeholder über Projektfortschritte und tägliche Aktivitäten auf dem Laufenden halten
  • Kolleginnen und Kollegen als Mentor unterstützen und zur Stärkung der Teamfähigkeiten beitragen
  • Effektive Arbeitsbeziehungen zu internen und externen Stakeholdern aufbauen
  • Den Geschäftsbereich und TD Bank als Markenbotschafter vertreten

Anforderungen

  • Bewerber müssen US-Staatsbürger oder rechtmäßige dauerhafte Einwohner der USA (Inhaber einer Green Card) sein
  • Bewerber dürfen derzeit oder künftig keine Unterstützung durch TD bei der Beantragung eines Visums oder einer Arbeitserlaubnis benötigen
  • Ein grundständiger oder weiterführender technischer Abschluss in Mathematik, Physik, Ingenieurwesen, Finanzwesen, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet ist bevorzugt
  • Ein Hochschulabschluss mit zunehmend verantwortungsvoller Projekterfahrung ist bevorzugt
  • Mindestens 3 Jahre einschlägige Berufserfahrung sind erforderlich; weiterführende Ausbildung und Forschungszeiten können auf diese Erfahrung angerechnet werden
  • Praktische Erfahrung mit Modellierung, insbesondere baumbasierten Algorithmen und fortgeschrittener Datenanalyse
  • Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python und SQL
  • Kenntnisse im Bereich der Geldwäschebekämpfung (AML) sind von Vorteil
  • Erfahrung mit der Bereitstellung produktionsreifer Modelle in einer Cloud-Umgebung
  • Erfahrung mit neuronalen Netzwerkarchitekturen und Transaktionsüberwachung
  • Bewerber mit Hochschulabschluss und etwa 1 oder mehr Jahren Berufserfahrung können berücksichtigt werden

Zusatzleistungen

  • Grundgehalt und variable Vergütung oder Incentive-Zahlungen mit möglicher Berechtigung für Bar- und/oder Eigenkapitalanreize
  • Leistungen für Gesundheit und Wohlbefinden
  • Spar- und Altersvorsorgeprogramme
  • Bezahlte Freistellung, einschließlich Vacation PTO, Flex PTO und Holiday PTO
  • Bankleistungen und Rabatte
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Prämien- und Anerkennungsprogramme
  • Regelmäßige Gespräche zu Karriere, Entwicklung und Leistung
  • Zugang zu einer Online-Lernplattform
  • Mentoring-Programme
  • Schulungs- und Einarbeitungssitzungen
  • Möglichkeiten zu Inlandsreisen

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