Navy Federal Credit Union — финансовое учреждение, принадлежащее своим членам и обслуживающее более 14 миллионов участников, прежде всего военнослужащих, сотрудников Министерства обороны США, ветеранов и их семьи. Крупнейший в мире кредитный союз предоставляет банковские и финансовые услуги благодаря штату из более чем 24 000 сотрудников, работающих в кампусах и более чем 360 филиалах. Возможности карьерного роста в организации поддерживают её миссию по предоставлению высококачественного обслуживания членам, уделяя особое внимание содержательной работе и конкурентоспособным льготам для сотрудников.
Старший аналитик количественных рисков, внутреннего аудита и управления ИИ
Старший аналитик количественных рисков руководит проверками внутреннего аудита в области машинного обучения, генеративного и агентного ИИ, а также управления моделями в Navy Federal Credit Union. Роль объединяет количественный анализ, техническую оценку и консультирование по вопросам рисков.
Описание
- Обеспечивать независимую оценку возможностей в области анализа данных, машинного обучения, генеративного и агентного ИИ посредством аудитов и технических проверок.
- Проверять системы управления моделями, ИИ и данными, средства контроля жизненного цикла и эффективность надзора.
- Анализировать риски, связанные со сложностью моделей, неопределённостью и операционной эффективностью.
- Руководить количественным анализом, поддерживающим процессы управления рисками.
- Предоставлять экспертные знания в области проектирования моделей, экспериментов на основе данных и масштабируемых аналитических решений.
- Консультировать коллег из внутреннего аудита, руководителей и бизнес-партнёров по вопросам жизненного цикла ИИ и моделей, управления данными, регуляторных требований и отраслевых практик.
- Руководить аудитами проектирования, разработки, валидации и внедрения количественных моделей, аналитических стратегий и продуктов на основе ИИ.
- Оценивать производительность, масштабируемость, устойчивость, предвзятость, чувствительность и риски моделей и продуктов на основе ИИ.
- Работать с межфункциональными командами для оценки соответствия бизнес-задачам, технической реализуемости и приоритетов внедрения.
- Наставлять младших коллег по методам моделирования, практикам программирования, документированию и аналитической коммуникации.
- Создавать повторно используемые фреймворки, технические стандарты и лучшие практики количественного анализа во внутреннем аудите.
- Объяснять сложные концепции, компромиссы и рекомендации руководителям высшего звена.
- Находить ценные аналитические возможности и методы решения сложных неоднозначных задач.
- Управлять всё более сложными проектами при умеренном контроле и самостоятельно принимать решения.
Требования
- Степень бакалавра в области аналитики, математики, статистики, компьютерных наук, анализа данных, исследования операций, экономики, финансов или сопоставимое сочетание образования, подготовки и опыта.
- Не менее пяти лет опыта в аналитике, математике, статистике, компьютерных науках, анализе данных, исследовании операций, экономике или финансах.
- Глубокое знание соответствующей бизнес-области или специализации.
- Продвинутая экспертиза в количественном моделировании, оптимизации, статистическом выводе, машинном обучении, моделировании или проектировании алгоритмов.
- Высокие навыки программирования и опыт разработки аналитических инструментов, конвейеров данных, моделей или систем поддержки принятия решений производственного качества.
- Способность руководить сложным анализом от постановки задачи до внедрения и принятия результатов заинтересованными сторонами.
- Сильные навыки коммуникации, влияния и консультативного решения проблем.
- Опыт оценки и критического анализа управления модельными рисками, управления данными и управления ИИ или агентным ИИ.
- Понимание моделей и практик моделирования, используемых в кредитном риске, обнаружении мошенничества, BSA/AML, операционной деятельности, казначействе и финансах, а также маркетинге.
- Знание нормативных требований к модельным рискам, включая SR 11-7, SR 26-2 и ASOP 56.
- Знание фреймворков управления ИИ, включая NIST AI Risk Management Framework и ISO/IEC 42001.
- Знание нормативных актов и фреймворков, включая CECL, CCAR, BSA/Anti-Money Laundering, ECOA и FCRA.
- Навыки программирования, моделирования данных, симуляции и продвинутой математики.
- Знакомство с SQL, R, Python, Hadoop или SAS.
- Знание платформ ИИ и экосистем данных, таких как Microsoft Copilot Studio, Azure AI Foundry, AWS, Databricks и Power BI.
- Разрешение работать в США без текущего или будущего спонсорства.
Преимущества
- Высококонкурентная компенсация.
- Щедрый пакет льгот и дополнительные привилегии.
- Значимые возможности для развития профессионального опыта.
- Энергичная, вовлечённая и ответственная рабочая культура.
- Право участвовать в программе рекомендаций сотрудников.