Senior Data Scientist📣 إعلان

نبذة عن الدور

تبحث شركة Devsinc عن عالم بيانات أول ذي خبرة للانضمام إلى فريقها في الرياض، المملكة العربية السعودية. يلعب هذا الدور دورًا حيويًا في تطوير، التحقق من صحة، ونشر حلول التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي لدعم مبادرات الامتثال التنظيمي، ومنع الجرائم المالية، وإدارة المخاطر في القطاع المصرفي. يتطلب الدور مزيجًا قويًا من الخبرة التقنية في علم البيانات والفهم العميق للوائح المصرفية، وعمليات مكافحة غسيل الأموال (AML) ومعرفة العميل (KYC)، وفحص العقوبات، وأطر إدارة مخاطر النماذج. يهدف هذا المنصب إلى تقديم نماذج قوية وقابلة للتفسير وجاهزة للتدقيق تلبي التوقعات التنظيمية الصارمة والأهداف التجارية الهامة.

المهام والمسؤوليات الرئيسية

• تصميم، تطوير، التحقق من صحة، ومراقبة نماذج التعلم الآلي والإحصائية لحالات الاستخدام المتعلقة بالامتثال، اكتشاف الجرائم المالية، وإدارة المخاطر.
• بناء نماذج تنبؤية ونماذج اكتشاف الشذوذ لدعم برامج مكافحة غسيل الأموال (AML)، معرفة العميل (KYC)، فحص العقوبات، مراقبة المعاملات، تقييم مخاطر العملاء، واكتشاف الاحتيال.
• ضمان امتثال جميع النماذج المطورة لمعايير الحوكمة الداخلية، المتطلبات التنظيمية، وأطر إدارة مخاطر النماذج المعمول بها.
• إجراء التحقق الشامل للنماذج، اختبار الأداء، تحليل الاستقرار، تقييم التحيز، ومراجعات قابلية التفسير.
• تطوير وصيانة وثائق نماذج شاملة، تقارير التحقق، وجميع المستندات اللازمة الجاهزة للتدقيق.
• التعاون بفعالية مع فرق الامتثال، المخاطر، الجرائم المالية، التكنولوجيا، وهندسة البيانات لترجمة متطلبات العمل المعقدة إلى حلول تحليلية قابلة للتنفيذ.
• تحليل مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة واسعة النطاق لتحديد الأنماط الهامة، الاتجاهات الناشئة، والمخاطر المحتملة المتعلقة بالامتثال.
• تنفيذ أطر عمل قوية لمراقبة النماذج، لوحات معلومات الأداء، وإجراء مراجعات دورية للنماذج.
• تقديم الدعم لعمليات التدقيق الداخلي، الفحوصات التنظيمية، وتمارين التحقق المستقلة للنماذج.
• البقاء على اطلاع دائم بالمتطلبات التنظيمية المتطورة، أفضل الممارسات الصناعية، والتقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ذات الصلة بالقطاع المالي.
• توجيه علماء البيانات المبتدئين والمساهمة في وضع وتطبيق أفضل الممارسات والمعايير الحوكمة لعلوم البيانات داخل المؤسسة.

المؤهلات والمتطلبات

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم البيانات، الإحصاء، علوم الحاسوب، الرياضيات، الهندسة، المالية، أو أي تخصص كمي ذي صلة.
• 6-8 سنوات أو أكثر من الخبرة التقدمية في علم البيانات، التعلم الآلي، أو التحليلات المتقدمة، خاصة في القطاع المصرفي أو الخدمات المالية.
• خبرة برمجية قوية في Python و SQL ضرورية.
• خبرة عملية مع مكتبات وأطر عمل التعلم الآلي الرئيسية مثل scikit-learn، XGBoost، PyTorch، و/أو TensorFlow.
• خبرة مثبتة في تطوير والتحقق من صحة نماذج التصنيف، اكتشاف الشذوذ، التنبؤ، وتقييم المخاطر.
• فهم قوي لأطر عمل إدارة مخاطر النماذج (MRM)، مبادئ حوكمة النماذج، ومنهجيات التحقق مطلوب.
• معرفة واضحة بالمتطلبات التنظيمية المصرفية وضوابط الامتثال.
• تعتبر الخبرة في العمل مع البيئات السحابية والبيانات الضخمة ميزة إضافية.

المهارات المطلوبة

• علم البيانات
• التعلم الآلي
• النماذج الإحصائية
• مكافحة غسيل الأموال (AML)
• معرفة العميل (KYC)
• العناية الواجبة للعملاء (CDD) / العناية الواجبة المعززة (EDD)
• فحص العقوبات
• مراقبة المعاملات
• إدارة مخاطر الجرائم المالية
• الامتثال التنظيمي وإعداد التقارير
• إدارة مخاطر النماذج
• Python
• SQL
• scikit-learn
• XGBoost
• PyTorch
• TensorFlow
• نماذج التصنيف
• نماذج اكتشاف الشذوذ
• نماذج التنبؤ
• نماذج تقييم المخاطر
• حوكمة النماذج
• التحقق من صحة النماذج
• اللوائح المصرفية
• ضوابط الامتثال
• البيئات السحابية
• بيئات البيانات الضخمة
• تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
• أدوات تفسير النماذج
• عمليات MLOps
• نشر النماذج
• مراقبة النماذج
• إدارة دورة حياة النماذج
• التفكير التحليلي
• حل المشكلات
• إدارة أصحاب المصلحة
• التواصل
• التوثيق

تفاصيل الوظيفة

هذه الوظيفة بدوام كامل تتطلب خبرة تتراوح بين 5-10 سنوات. يقع مقر العمل في الرياض، المملكة العربية السعودية.