Navy Federal Credit Unionは、1,400万人を超える会員にサービスを提供する、会員所有の金融機関です。会員は主に、軍、国防総省、退役軍人コミュニティ、およびその家族で構成されています。世界最大の信用組合として、24,000人を超える従業員が複数のキャンパスと360を超える支店で銀行・金融サービスを提供しています。同組織の求人は、会員に質の高いサービスを届けるという使命を支え、意義のある仕事の経験と競争力のある従業員福利厚生を重視しています。
シニア定量リスクアナリスト、内部監査・AIガバナンス
ネイビーフェデラル信用組合で、機械学習、生成AI、エージェントAI、モデルガバナンスの内部監査レビューを主導します。 定量分析、技術評価、リスクアドバイザリー業務を組み合わせた役割です。
仕事内容
- 監査と技術レビューを通じて、データサイエンス、機械学習、生成AI、エージェントAIの能力に対する独立した保証を提供する。
- モデル、AI、データガバナンスのフレームワーク、ライフサイクル管理、監督の有効性をレビューする。
- モデルの複雑性、不確実性、運用パフォーマンスに起因するリスクを分析する。
- リスク管理活動を支援する定量分析を主導する。
- モデル設計、データ駆動型実験、スケーラブルな分析ソリューションに関する専門知識を提供する。
- AIとモデルのライフサイクル、データガバナンス、規制上の期待、業界慣行について、内部監査の同僚、上級リーダー、ビジネスパートナーに助言する。
- 定量モデル、分析戦略、AI製品の設計、開発、検証、実装を対象とする監査を主導する。
- モデルとAI製品のパフォーマンス、スケーラビリティ、堅牢性、バイアス、感度、リスクを評価する。
- 部門横断チームと協力し、事業との整合性、技術的実現可能性、実装の優先順位を評価する。
- ジュニアメンバーにモデリング手法、コーディング慣行、文書化、分析コミュニケーションを指導する。
- 内部監査における定量分析の再利用可能なフレームワーク、技術標準、ベストプラクティスを作成する。
- 複雑な概念、トレードオフ、推奨事項を上級ステークホルダーに説明する。
- 複雑で曖昧な問題に対する、高い価値を生む分析機会と手法を見いだす。
- 適度な監督のもと、独立した判断で複雑性が増すプロジェクトを管理する。
応募要件
- 分析学、数学、統計学、コンピューターサイエンス、データサイエンス、オペレーションズリサーチ、経済学、金融学、または同等の教育・訓練・経験の組み合わせによる学士号。
- 分析学、数学、統計学、コンピューターサイエンス、データサイエンス、オペレーションズリサーチ、経済学、金融学のいずれかで5年以上の経験。
- 関連する事業領域または専門分野に関する包括的な知識。
- 定量モデリング、最適化、統計的推論、機械学習、シミュレーション、アルゴリズム設計のいずれかにおける高度な専門性。
- 高いプログラミング能力と、本番品質の分析ツール、データパイプライン、モデル、意思決定支援システムの開発経験。
- 問題定義から実装、ステークホルダーによる導入まで、複雑な分析を指揮できる能力。
- 優れたコミュニケーション力、影響力、コンサルティング型の問題解決能力。
- モデルリスク管理、データガバナンス、AIまたはエージェントAIガバナンスを評価し、課題を提起した経験。
- 信用リスク、不正検知、BSA/AML、オペレーション、トレジャリー・財務、マーケティングで使用されるモデルとモデリング手法の理解。
- SR 11-7、SR 26-2、ASOP 56を含むモデルリスク規制ガイダンスの知識。
- NIST AIリスクマネジメントフレームワークやISO/IEC 42001など、AIガバナンスフレームワークの知識。
- CECL、CCAR、BSA/マネーロンダリング対策、ECOA、FCRAなどの規制とフレームワークに関する知識。
- プログラミング、データモデリング、シミュレーション、高等数学のスキル。
- SQL、R、Python、Hadoop、SASのいずれかに精通していること。
- Microsoft Copilot Studio、Azure AI Foundry、AWS、Databricks、Power BIなどのAIプラットフォームとデータエコシステムに関する知識。
- 現在または将来にわたり雇用主のビザスポンサーシップなしで米国で働く許可を有すること。
福利厚生
- 非常に競争力のある報酬。
- 充実した福利厚生と追加の特典。
- キャリア経験を積む有意義な機会。
- 活気があり、積極的に関与し、責任感のある職場文化。
- 従業員紹介プログラムの対象資格。