TD
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TD è una delle principali banche nordamericane e offre servizi a privati, aziende e clienti istituzionali attraverso attività di banca personale e commerciale, assicurazioni, gestione patrimoniale e servizi per i mercati finanziari. Il suo ampio modello operativo sostiene opportunità professionali nei settori bancario e finanziario, con ruoli distribuiti in diverse regioni e aree di specializzazione. TD pone inoltre l’accento sulla sostenibilità, sulla diversità, sull’equità, sull’inclusione e sull’impatto nelle comunità, promuovendo una cultura del lavoro incentrata sull’attenzione, sul rispetto e sulla crescita dei dipendenti.

Data Scientist II, Modellazione del rischio di criminalità finanziaria

Sviluppa e supervisiona modelli di rischio di criminalità finanziaria per TD, un'istituzione finanziaria globale. Crea soluzioni analitiche basate sul cloud con Python, SQL e tecniche avanzate di modellazione.

Descrizione

  • Raccogliere e analizzare dati tramite preparazione, profilazione, visualizzazione e inferenza statistica per generare insight fruibili e soluzioni analitiche
  • Sviluppare e monitorare modelli di rischio di criminalità finanziaria
  • Lavorare in autonomia all'interno di una funzione specializzata di gestione aziendale e fornire indicazioni ad altri
  • Offrire competenze specialistiche, orientamento e consulenza agli stakeholder e ai membri del team
  • Guidare progetti e iniziative complessi che richiedono conoscenze specialistiche o l'integrazione di processi interfunzionali
  • Gestire autonomamente il lavoro assegnato dall'avvio al completamento
  • Interpretare le esigenze aziendali e l'infrastruttura dei dati per progettare soluzioni pratiche di data science
  • Estrarre e preparare i dati, applicare metodi statistici e analitici avanzati e ricavare insight da grandi set di dati usando il giudizio aziendale
  • Presentare chiaramente i risultati analitici ai responsabili delle decisioni e agli stakeholder tramite visualizzazioni efficaci
  • Collaborare con analisti dei dati e aziendali, ingegneri del software, ingegneri dei dati e sviluppatori di applicazioni per creare soluzioni di data science scalabili
  • Utilizzare i risultati basati sui dati per migliorare i processi aziendali
  • Insegnare ai team dell'organizzazione i test delle ipotesi e la validazione statistica
  • Trasformare le informazioni attuali in iniziative di miglioramento continuo
  • Contribuire con competenze specifiche alle iniziative interfunzionali e aziendali
  • Monitorare l'erogazione dei servizi e la produttività, implementando miglioramenti dei processi e delle prestazioni
  • Eseguire piani di remediation per affrontare problematiche di prestazioni, rischio e governance
  • Gestire le relazioni tra linee di business, funzioni aziendali, funzioni di controllo e gruppi di stakeholder
  • Monitorare questioni emergenti, tendenze e requisiti normativi e valutarne l'impatto
  • Promuovere una solida cultura della gestione e del controllo dei rischi
  • Contribuire come membro del team, sostenere un ambiente di lavoro costruttivo e segnalare tempestivamente i problemi
  • Fornire leadership di pensiero e condividere conoscenze all'interno del team e dell'unità aziendale
  • Partecipare alla gestione delle prestazioni, allo sviluppo professionale e alla formazione trasversale
  • Tenere gli stakeholder aggiornati sull'avanzamento dei progetti e sulle attività quotidiane
  • Fare da mentore ai colleghi e contribuire a rafforzare le competenze del team
  • Costruire rapporti di lavoro efficaci con gli stakeholder interni ed esterni
  • Rappresentare l'area aziendale e TD Bank come ambasciatore del marchio

Requisiti

  • I candidati devono essere cittadini statunitensi o residenti permanenti legali negli Stati Uniti (titolari di Green Card)
  • I candidati non devono richiedere sponsorizzazione attuale o futura da parte di TD
  • È preferibile una laurea o un titolo tecnico avanzato in matematica, fisica, ingegneria, finanza, informatica o un campo correlato
  • È preferibile un titolo post-laurea con esperienza progressiva nella gestione di progetti
  • Sono richiesti almeno 3 anni di esperienza pertinente; la formazione avanzata e il periodo di ricerca possono essere conteggiati ai fini di questa esperienza
  • Esperienza pratica nella modellazione, in particolare con algoritmi basati su alberi e analisi avanzata dei dati
  • Solide competenze di programmazione in Python e SQL
  • La conoscenza dell'ambito antiriciclaggio (AML) costituisce un vantaggio
  • Esperienza nella distribuzione di modelli pronti per la produzione in un ambiente cloud
  • Esperienza con architetture di reti neurali e monitoraggio delle transazioni
  • I candidati con titolo post-laurea e circa 1 anno o più di esperienza possono essere presi in considerazione

Benefit

  • Stipendio base e retribuzione variabile o premi incentivanti, con idoneità a incentivi in denaro e/o azioni
  • Benefit per la salute e il benessere
  • Programmi di risparmio e previdenza
  • Permessi retribuiti, incluse ferie, permessi flessibili e festività
  • Vantaggi e sconti bancari
  • Opportunità di sviluppo professionale
  • Programmi di ricompensa e riconoscimento
  • Discussioni regolari su carriera, sviluppo e prestazioni
  • Accesso a una piattaforma di apprendimento online
  • Programmi di mentoring
  • Sessioni di formazione e inserimento
  • Opportunità di viaggi nazionali

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