선임 정량 리스크 애널리스트, 내부 감사 및 AI 거버넌스
네이비 페더럴 크레디트 유니언에서 머신러닝, 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 모델 거버넌스에 대한 내부 감사 검토를 주도합니다. 정량 분석, 기술 평가 및 리스크 자문 업무를 결합하는 역할입니다.
설명
- 감사와 기술 검토를 통해 데이터 과학, 머신러닝, 생성형 AI 및 에이전틱 AI 역량에 대한 독립적인 보증을 제공합니다.
- 모델, AI 및 데이터 거버넌스 프레임워크, 수명주기 통제 및 감독 효과를 검토합니다.
- 모델 복잡성, 불확실성 및 운영 성과에서 발생하는 리스크를 분석합니다.
- 리스크 관리 활동을 지원하는 정량 분석을 주도합니다.
- 모델 설계, 데이터 기반 실험 및 확장 가능한 분석 솔루션에 관한 전문 지식을 제공합니다.
- AI 및 모델 수명주기, 데이터 거버넌스, 규제 기대사항 및 업계 관행에 대해 내부 감사 동료, 고위 리더 및 비즈니스 파트너에게 자문합니다.
- 정량 모델, 분석 전략 및 AI 제품의 설계, 개발, 검증 및 구현을 다루는 감사를 주도합니다.
- 모델과 AI 제품의 성능, 확장성, 견고성, 편향, 민감도 및 리스크를 평가합니다.
- 부서 간 팀과 협력하여 비즈니스 정합성, 기술적 실현 가능성 및 구현 우선순위를 평가합니다.
- 주니어 동료에게 모델링 방법, 코딩 관행, 문서화 및 분석 커뮤니케이션을 지도합니다.
- 내부 감사의 정량 분석을 위한 재사용 가능한 프레임워크, 기술 표준 및 모범 사례를 만듭니다.
- 복잡한 개념, 상충관계 및 권고사항을 고위 이해관계자에게 설명합니다.
- 복잡하고 모호한 문제를 위한 가치 높은 분석 기회와 방법을 발굴합니다.
- 적정한 감독 아래 독립적인 판단으로 점점 더 복잡해지는 프로젝트를 관리합니다.
지원 자격
- 분석학, 수학, 통계학, 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 운영 연구, 경제학, 금융학 또는 이와 유사한 교육·훈련·경험 조합의 학사 학위.
- 분석학, 수학, 통계학, 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 운영 연구, 경제학 또는 금융학 분야에서 최소 5년의 경력.
- 관련 비즈니스 영역 또는 전문 분야에 대한 종합적인 지식.
- 정량 모델링, 최적화, 통계적 추론, 머신러닝, 시뮬레이션 또는 알고리즘 설계에 대한 고급 전문성.
- 강력한 프로그래밍 능력과 프로덕션 수준의 분석 도구, 데이터 파이프라인, 모델 또는 의사결정 지원 시스템 개발 경험.
- 문제 정의부터 구현 및 이해관계자 도입까지 복잡한 분석을 지휘할 수 있는 능력.
- 뛰어난 커뮤니케이션, 영향력 및 자문형 문제 해결 능력.
- 모델 리스크 관리, 데이터 거버넌스 및 AI 또는 에이전틱 AI 거버넌스를 평가하고 이의를 제기한 경험.
- 신용 리스크, 사기 탐지, BSA/AML, 운영, 재무·자금 관리 및 마케팅에 사용되는 모델과 모델링 관행에 대한 이해.
- SR 11-7, SR 26-2 및 ASOP 56을 포함한 모델 리스크 규제 지침에 대한 지식.
- NIST AI 리스크 관리 프레임워크 및 ISO/IEC 42001을 포함한 AI 거버넌스 프레임워크에 대한 지식.
- CECL, CCAR, BSA/자금세탁방지, ECOA 및 FCRA를 포함한 규정과 프레임워크에 대한 지식.
- 프로그래밍, 데이터 모델링, 시뮬레이션 및 고급 수학 능력.
- SQL, R, Python, Hadoop 또는 SAS에 대한 친숙도.
- Microsoft Copilot Studio, Azure AI Foundry, AWS, Databricks 및 Power BI와 같은 AI 플랫폼과 데이터 생태계에 대한 지식.
- 현재 또는 향후 고용주의 비자 후원 없이 미국에서 근무할 수 있는 허가.
복리후생
- 매우 경쟁력 있는 보상.
- 풍부한 복리후생과 추가 혜택.
- 경력 경험을 쌓을 수 있는 의미 있는 기회.
- 활기차고 적극적으로 참여하며 헌신적인 직장 문화.
- 직원 추천 프로그램 참여 자격.
