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Commonwealth Bank ist ein australisches Finanzdienstleistungsunternehmen mit Angeboten im Privatkundengeschäft, im Premium Banking sowie im Geschäfts- und institutionellen Bankgeschäft. Zum Angebot gehören außerdem Vermögensverwaltung, Altersvorsorge, Versicherungen, Anlage- und Wertpapierhandelsdienstleistungen. Mit mehr als 52.000 Mitarbeitenden und über 800.000 Aktionärinnen und Aktionären ist Commonwealth Bank in einem breiten Spektrum von Finanzprodukten und -dienstleistungen tätig, die Kundinnen und Kunden dabei unterstützen, ihre Finanzen zu verwalten und Vermögen aufzubauen.
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Senior Data-Science-Chapter-Leitung – Betrug, Abzocke & Cyber (Hybrid, Sydney)

Leiten Sie Data-Science-Teams bei der Entwicklung von Lösungen mit maschinellem Lernen, generativer KI und agentischer KI zum Schutz der Commonwealth Bank vor Betrug und Abzocke. Steuern Sie die verantwortungsvolle Umsetzung von KI – von Experimenten über die Produktivsetzung bis hin zu Monitoring und Überwachung.

AUAustralienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AWSAzurePythonSQL

Beschreibung

  • Leiten Sie Initiativen zu maschinellem Lernen, generativer KI und agentischer KI zur Unterstützung strategischer Geschäfts- und Kundenergebnisse
  • Nutzen Sie statistische Analysen und strukturiertes Problemlösen, um komplexe Herausforderungen im Bereich Betrug und Abzocke zu bewältigen
  • Führen Sie Lösungen von der Entdeckung und Experimentierung über die Validierung und Bereitstellung bis hin zu kontinuierlichem Monitoring
  • Bauen Sie generative KI-Fähigkeiten mit Retrieval-Augmented Generation, Orchestrierung, Schutzmechanismen und agentischen Systemen auf
  • Erweitern Sie den effektiven und verantwortungsvollen Einsatz von Data Science, maschinellem Lernen und KI im Bereich Betrug und Abzocke
  • Arbeiten Sie mit Teams aus Produktentwicklung, Engineering, Plattformen, Architektur, MLOps, Risikomanagement und Geschäftsbereichen zusammen
  • Strukturieren Sie Problemstellungen, bewerten Sie Abwägungen und übertragen Sie technische Erkenntnisse in praktische Entscheidungen
  • Legen Sie technische Standards für Daten- und Feature Engineering, Modellauswahl, Evaluierung, Tests, Dokumentation und Produktivsetzung fest
  • Entwickeln Sie das Data-Science-Chapter durch Coaching, Wissensaustausch, technische Orientierung und Zusammenarbeit weiter

Anforderungen

  • Nachgewiesene Erfahrung in der Führung von Teams oder in der maßgeblichen technischen Steuerung von Programmen zu maschinellem Lernen, generativer KI oder agentischer KI
  • Fundierte Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und maschinellem Lernen
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bewertung produktiver KI- oder maschineller Lernsysteme, einschließlich großer Sprachmodelle, natürlicher Sprachverarbeitung oder konversationeller KI
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python
  • Erfahrung mit SQL sowie geeigneten Frameworks für maschinelles Lernen oder Deep Learning
  • Erfahrung in der Anbindung von KI-Systemen an Datenpipelines, Services und Unternehmensplattformen
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit MLOps-Teams und mit Prozessen zur Produktivsetzung
  • Praktische Erfahrung mit AWS oder Azure, Versionskontrolle, kontinuierlicher Integration und Bereitstellung, Containerisierung, Monitoring und Observability
  • Kenntnisse in verantwortungsvoller KI, Modell-Governance, Risikokontrollen und Dokumentation in einem regulierten oder ähnlich komplexen Umfeld
  • Klare schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Ein Hochschulabschluss in Data Science, Statistik, Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Fach ist von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Flexible Arbeitsmodelle, die Bürozeiten mit Remote-Arbeit verbinden
  • Ein inklusives und respektvolles Umfeld, das vielfältige Kulturen, Fähigkeiten, Geschlechter, Geschlechtsidentitäten und sexuelle Orientierungen unterstützt
  • Unterstützung für die First Nations in Australien
  • Unterstützung bei Barrierefreiheit über HR Direct verfügbar

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