
主席データサイエンティスト、中小企業信用リスク
ネイビー・フェデラル・クレジット・ユニオンにおいて、中小企業の信用リスクと融資分析に関するデータサイエンスおよび機械学習の取り組みを主導します。 審査、価格設定、ポートフォリオ管理、会員向け融資の意思決定を支援する予測モデルと洞察を開発します。
仕事内容
- 中小企業向け融資のデータサイエンス、機械学習、高度分析の戦略を主導する
- 中小企業の信用、申請、財務諸表、キャッシュフロー、取引、業績データを分析する
- 審査、リスクセグメンテーション、価格設定、ポートフォリオ管理、会員向け融資体験全体を支援する
- シニアリーダーや部門横断チームと協力し、大きな効果が見込める機会を発掘する
- 商品戦略と信用戦略の形成に貢献する
- 複雑なデータを拡張可能な分析ソリューション、実行可能な洞察、測定可能な事業成果に変換する
- 複雑な予測モデルと高度なアルゴリズムを設計、構築、評価する
- 仮説とモデルを評価し、結果を解釈して提言をまとめる
- 複雑なソフトウェア、アルゴリズム、自動化プロセスを作成・プログラミングする
- 複雑で高次元のデータセットを探索的に分析し、革新的なアプローチを開発する
- 分析結果をチャート、表、その他の意思決定支援形式に変換する
- 分析内容を文書化し、さまざまなステークホルダーに調査結果を伝える
- 中規模から大規模のプロジェクトや取り組みを指揮する
- ベストプラクティスと倫理的なAIを推進する
- 複雑な事項について上級管理職と協働する
- 経験の浅いスタッフに技術的な指導とメンタリングを提供する
- 記述的、予測的、処方的モデリングによって分析能力を拡大する
応募要件
- 必要なコンピテンシーに関する6年以上の経験
- 関連する専門分野に関する包括的な知識と熟達度
- 統計学、機械学習、データマイニング、監査、集計、照合、可視化に関する知識
- プログラミング、データモデリング、シミュレーション、高等数学に関する知識
- SQL、R、Python、Hadoop、SAS、SPSS、Scala、AWSを使いこなせること
- モデルライフサイクルを実行した経験
- テクニカルライティング能力
- 優れたデータストーリーテリングと技術プレゼンテーション能力
- 調査能力
- 手順、指示、検証方法に関する高度な理解
- モデル開発経験
- 優れた批判的思考力と問題解決能力
- 自立して健全な判断を下す能力
- データサイエンス、統計学、数学、コンピュータサイエンス、工学、または同等の定量分野の学士号
- ネイビー・フェデラルの方針・手順および銀行秘密法の規制に従う能力
- 歓迎条件:定量分野の修士号または博士号
- 歓迎条件:中小企業向け銀行業務、商業融資、または中小企業向け融資戦略にデータサイエンス、機械学習、高度分析を適用した経験
- 歓迎条件:融資ライフサイクル全体にわたる分析ソリューションの設計経験
- 歓迎条件:中小企業の信用リスク、キャッシュフロー審査、商業信用データ、財務諸表、取引データ、代替データソースに関する深い知識
- 歓迎条件:上級リーダーに影響を与え、融資商品、信用リスク、審査、業務、モデルリスクの各チームと協働する能力
福利厚生
- 競争力のある報酬
- 充実した福利厚生と追加の特典
- 意義のある職務経験
- 活気があり、積極的で、責任感のある職場文化
- チームの貢献を高く評価する環境
- 雇用機会均等
- 医療上の配慮および応募・採用支援
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