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Navy Federal Credit Union ist ein mitgliedergetragenes Finanzinstitut mit mehr als 14 Millionen Mitgliedern, die überwiegend den Streitkräften, dem US-Verteidigungsministerium, Veteranengemeinschaften und deren Familien angehören. Als weltweit größte Kreditgenossenschaft bietet das Unternehmen Bank- und Finanzdienstleistungen an und beschäftigt mehr als 24.000 Mitarbeitende an Standorten und in über 360 Filialen. Die beruflichen Möglichkeiten unterstützen die Mission der Organisation, ihren Mitgliedern einen hochwertigen Service zu bieten, und legen Wert auf sinnstiftende Arbeitserfahrungen sowie wettbewerbsfähige Leistungen für Mitarbeitende.
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Senior-Analyst für quantitative Risiken, Interne Revision und KI-Governance

Senior-Analyst für quantitative Risiken mit Verantwortung für Prüfungen der Internen Revision zu maschinellem Lernen, generativer KI, agentischer KI und Modell-Governance bei Navy Federal Credit Union. Die Position verbindet quantitative Analysen, technische Bewertungen und risikobezogene Beratung.

USVereinigte StaatenFLFloridaVAVirginia
115.600 $ – 181.200 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKünstliche Intelligenz
AWSAzureHadoopPythonSQL

Beschreibung

  • Durch Audits und technische Prüfungen unabhängige Prüfungs- und Bestätigungsleistungen für Data-Science-, Machine-Learning-, generative-KI- und agentische-KI-Fähigkeiten erbringen.
  • Governance-Rahmenwerke für Modelle, KI und Daten, Kontrollen über den Lebenszyklus sowie die Wirksamkeit der Aufsicht prüfen.
  • Risiken analysieren, die sich aus Modellkomplexität, Unsicherheit und betrieblicher Leistung ergeben.
  • Quantitative Analysen leiten, die Aktivitäten des Risikomanagements unterstützen.
  • Fachliche Expertise in Modellentwurf, datengetriebenen Experimenten und skalierbaren analytischen Lösungen bereitstellen.
  • Kolleginnen und Kollegen der Internen Revision, Führungskräfte und Geschäftspartner zu KI- und Modelllebenszyklen, Data Governance, regulatorischen Erwartungen und Branchenpraktiken beraten.
  • Audits zur Konzeption, Entwicklung, Validierung und Implementierung quantitativer Modelle, Analysestrategien und KI-Produkte leiten.
  • Leistung, Skalierbarkeit, Robustheit, Verzerrungen, Sensitivität und Risiken von Modellen und KI-Produkten bewerten.
  • Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um Geschäftsausrichtung, technische Umsetzbarkeit und Implementierungsprioritäten zu bewerten.
  • Jüngere Kolleginnen und Kollegen in Modellierungsmethoden, Programmierpraktiken, Dokumentation und analytischer Kommunikation coachen.
  • Wiederverwendbare Rahmenwerke, technische Standards und Best Practices für quantitative Analysen in der Internen Revision entwickeln.
  • Komplexe Konzepte, Zielkonflikte und Empfehlungen für Führungskräfte verständlich erläutern.
  • Wertvolle analytische Chancen und Methoden für komplexe, uneindeutige Probleme identifizieren.
  • Zunehmend komplexe Projekte mit moderater Betreuung und eigenständigem Urteilsvermögen steuern.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Analytik, Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science, Operations Research, Wirtschaftswissenschaften, Finanzen oder eine vergleichbare Kombination aus Ausbildung, Training und Berufserfahrung.
  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in Analytik, Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science, Operations Research, Wirtschaftswissenschaften oder Finanzen.
  • Umfassende Kenntnisse des relevanten Geschäftsbereichs oder Fachgebiets.
  • Fortgeschrittene Expertise in quantitativer Modellierung, Optimierung, statistischer Inferenz, maschinellem Lernen, Simulation oder Algorithmendesign.
  • Ausgeprägte Programmierkenntnisse und Erfahrung in der Entwicklung analytischer Werkzeuge, Datenpipelines, Modelle oder Entscheidungsunterstützungssysteme in Produktionsqualität.
  • Fähigkeit, komplexe Analysen von der Problemdefinition über die Implementierung bis zur Akzeptanz durch die Stakeholder zu steuern.
  • Ausgeprägte Kommunikations-, Einflussnahme- und beratende Problemlösungskompetenzen.
  • Erfahrung in der Bewertung und kritischen Prüfung von Modellrisikomanagement, Data Governance sowie KI- oder agentischer-KI-Governance.
  • Verständnis von Modellen und Modellierungspraktiken in Kreditrisiko, Betrugserkennung, BSA/AML, Operations, Treasury und Finanzen sowie Marketing.
  • Kenntnisse der regulatorischen Leitlinien zum Modellrisiko, einschließlich SR 11-7, SR 26-2 und ASOP 56.
  • Kenntnisse von KI-Governance-Rahmenwerken, einschließlich des NIST AI Risk Management Framework und ISO/IEC 42001.
  • Kenntnisse von Vorschriften und Rahmenwerken wie CECL, CCAR, BSA/Anti-Money-Laundering, ECOA und FCRA.
  • Kenntnisse in Programmierung, Datenmodellierung, Simulation und höherer Mathematik.
  • Vertrautheit mit SQL, R, Python, Hadoop oder SAS.
  • Kenntnisse von KI-Plattformen und Datenökosystemen wie Microsoft Copilot Studio, Azure AI Foundry, AWS, Databricks und Power BI.
  • Berechtigung, ohne derzeitiges oder zukünftiges Sponsoring in den Vereinigten Staaten zu arbeiten.

Zusatzleistungen

  • Sehr wettbewerbsfähige Vergütung.
  • Umfangreiche Leistungen und zusätzliche Vorteile.
  • Bedeutende Möglichkeiten zum Aufbau von Berufserfahrung.
  • Eine dynamische, engagierte und verbindliche Arbeitsplatzkultur.
  • Teilnahmeberechtigung am Mitarbeiterempfehlungsprogramm.

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