Ang Navy Federal Credit Union ay isang institusyong pinansyal na pagmamay-ari ng mga miyembro at naglilingkod sa mahigit 14 milyong miyembro, pangunahin mula sa Sandatahang Lakas, Kagawaran ng Depensa, mga komunidad ng beterano, at kanilang mga pamilya. Bilang pinakamalaking credit union sa mundo, nagbibigay ito ng mga serbisyong pampinansyal at pagbabangko sa pamamagitan ng mahigit 24,000 empleyado sa iba’t ibang campus at higit 360 sangay. Sinusuportahan ng mga oportunidad sa karera nito ang misyon ng organisasyon na maghatid ng de-kalidad na serbisyo sa mga miyembro, na may pagpapahalaga sa makabuluhang karanasan sa trabaho at mapagkumpitensyang benepisyo para sa mga empleyado.
Pangunahing Siyentista ng Datos, Panganib sa Kredito ng Maliliit na Negosyo
Pangungunahan ang mga inisyatiba sa data science at machine learning para sa panganib sa kredito ng maliliit na negosyo at lending analytics sa Navy Federal Credit Union. Bubuo ng mga predictive model at insight para suportahan ang underwriting, pricing, portfolio management, at mga desisyon sa pagpapautang sa mga miyembro.
Estados Unidos
Virginia$128,500 – $164,700 / taon
HybridFull-timeLeadKinakailangang Wika: InglesSiyentipiko ng datosPaglalarawan
- Pangungunahan ang estratehiya sa data science, machine learning, at advanced analytics para sa pagpapautang sa maliliit na negosyo
- Susuriin ang datos tungkol sa kredito, aplikasyon, financial statement, cash flow, transaksyon, at performance ng maliliit na negosyo
- Susuporta sa underwriting, risk segmentation, pricing, portfolio management, at buong karanasan sa pagpapautang sa mga miyembro
- Makikipagtulungan sa mga senior leader at cross-functional team upang matukoy ang mga oportunidad na may malaking epekto
- Tutulong sa paghubog ng mga estratehiya sa produkto at kredito
- Gagawing scalable analytical solution, actionable insight, at nasusukat na resulta sa negosyo ang kumplikadong datos
- Magdidisenyo, bubuo, at susuri sa mga kumplikadong predictive model at advanced algorithm
- Susuriin ang mga hypothesis at modelo, bibigyang-kahulugan ang mga resulta, at bubuo ng mga rekomendasyon
- Lilikha at magpo-program ng kumplikadong software, algorithm, at automated process
- Bubuo ng mga makabagong pamamaraan sa pamamagitan ng exploratory analysis ng kumplikado at high-dimensional na dataset
- Gagawing chart, table, at iba pang format para sa decision support ang mga resulta ng analytics
- Idodokumento ang mga pagsusuri at ipapaliwanag ang mga natuklasan sa iba’t ibang stakeholder group
- Papangasiwaan ang mga proyekto at inisyatibang katamtaman hanggang malaki ang saklaw
- Itataguyod ang pinakamahuhusay na kasanayan at etikal na AI
- Makikipagtulungan sa senior management sa mga kumplikadong usapin
- Magbibigay ng teknikal na gabay at mentorship sa mga kawani na mas kaunti ang karanasan
- Palalawakin ang analytical capability sa pamamagitan ng descriptive, predictive, at prescriptive modeling
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa anim na taong karanasan sa mga kinakailangang competency
- Malawak na kaalaman at kahusayan sa kaugnay na espesyalisasyon
- Kaalaman sa statistics, machine learning, data mining, auditing, aggregation, reconciliation, at visualization
- Kaalaman sa programming, data modeling, simulation, at advanced mathematics
- Kahusayan sa SQL, R, Python, Hadoop, SAS, SPSS, Scala, at AWS
- Karanasan sa pagpapatupad ng model lifecycle
- Kakayahang magsulat ng teknikal na dokumentasyon
- Mahusay na kasanayan sa data storytelling at teknikal na presentasyon
- Kakayahang magsagawa ng pananaliksik
- Malalim na pag-unawa sa mga procedure, instruction, at validation method
- Karanasan sa pagbuo ng mga modelo
- Malakas na kritikal na pag-iisip at kakayahang lumutas ng problema
- Kakayahang gumamit ng malaya at maayos na pagpapasya
- Bachelor’s degree sa data science, statistics, mathematics, computer science, engineering, o maihahambing na quantitative field
- Kakayahang sumunod sa mga patakaran at procedure ng Navy Federal at sa mga regulasyon ng Bank Secrecy Act
- Mas gusto: Master’s o doctoral degree sa quantitative discipline
- Mas gusto: Karanasan sa paggamit ng data science, machine learning, o advanced analytics sa small-business banking, commercial lending, o mga estratehiya sa pagpapautang sa maliliit na negosyo
- Mas gusto: Karanasan sa pagdidisenyo ng analytical solution sa buong lending lifecycle
- Mas gusto: Malakas na kaalaman sa panganib sa kredito ng maliliit na negosyo, cash-flow underwriting, commercial credit data, financial statement, transaction data, at alternatibong source ng datos
- Mas gusto: Kakayahang makahikayat ng mga senior leader at makipagtulungan sa lending product, credit risk, underwriting, operations, at model risk
Mga Benepisyo
- Mapagkumpitensyang kompensasyon
- Komprehensibong benepisyo at karagdagang perk
- Makabuluhang propesyonal na karanasan
- Masigla, aktibo, at dedikadong kultura sa lugar ng trabaho
- Malaking pagpapahalaga sa ambag ng team
- Pantay na oportunidad sa trabaho
- Mga medical accommodation at tulong sa aplikasyon o pagkuha ng empleyado