Lieu De Travail

Montréal, Québec, Canada

Horaire

37.5

Secteur D’activité

Analyses, informations et intelligence artificielle

Détails De La Rémunération

$81,600 - $115,200 CAD La TD a à cœur d’offrir une rémunération juste et équitable à tous les collègues. Les occasions de croissance et le perfectionnement des compétences sont des caractéristiques essentielles de l’expérience collègue à la TD. Nos politiques et pratiques en matière de rémunération ont été conçues pour permettre aux collègues de progresser dans l’échelle salariale au fil du temps, à mesure qu’ils s’améliorent dans leurs fonctions.

Le salaire de base offert peut varier en fonction des compétences et de l’expérience du candidat, de ses connaissances professionnelles, de son emplacement géographique et d’autres besoins particuliers du secteur et de l’entreprise.

En tant que candidat, nous vous encourageons à poser des questions sur la rémunération et à avoir une conversation franche avec votre recruteur, qui pourra vous fournir des détails plus précis sur ce poste.

Description Du Poste

Aperçu du poste

Le ou la scientifique des données II sera responsable de l’élaboration, de la validation et de l’optimisation des modèles internes de détection de la fraude et d’authentification soutenant l’objectif de la TD d’élargir ses capacités exclusives de gestion des risques et de réduire sa dépendance à l’égard des modèles de fournisseurs externes. Ce poste couvre le cycle de vie complet de l’élaboration des modèles, y compris la découverte des données, l’ingénierie des fonctionnalités, l’expérimentation, l’évaluation des modèles, la documentation, l’évaluation de l’incidence sur les activités et le soutien à l’égard de la mise en production.

Il s’agit d’un poste de développement pratique, assorti de responsabilités importantes en matière de présentation des résultats et de communication avec des parties prenantes, autant techniques que non techniques. La personne retenue collaborera avec les équipes Stratégie, Ingénierie, Produits, Données, Validation des modèles et Gestion des risques afin de traduire les défis d’affaires en solutions d’analyse évolutives.

Principales responsabilités

- Élaborer, valider et optimiser des modèles d’apprentissage automatique et des modèles statistiques pour la détection de la fraude, l’authentification, la vérification de l’identité, l’ouverture d’un compte, la prise de contrôle de comptes, la détection des arnaques et les cas d’utilisation connexes liés aux risques.
- Diriger les activités de bout en bout d’élaboration de modèles, y compris la découverte des données, l’analyse exploratoire, la préparation des données, l’ingénierie des fonctionnalités, l’expérimentation, l’entraînement des modèles, le réglage des hyperparamètres, l’évaluation de la performance et l’évaluation de l’incidence sur les activités.
- Évaluer les modèles internes par rapport aux modèles de fournisseurs et aux stratégies d’affaires actuelles au moyen de mesures appropriées en matière de fraude et de risque, par exemple le taux de détection, le taux de faux positifs, l’indice de lift, la précision, le rappel, la stabilité et les irritants pour les clients.
- Élaborer des flux de travail analytiques, reproductibles et bien documentés à l’aide de Python, de SQL et des plateformes des données de l’entreprise, et soutenir la mise en œuvre et la mise en production avec les équipes Ingénierie, FICO, MLOps et Plateformes.
- Surveiller les modèles, analyser la stabilité et la segmentation, diagnostiquer la performance et enquêter sur les problèmes afin de déceler toute dégradation ou lacune dans les données, et déterminer les mesures correctives à prendre.
- Préparer la documentation des modèles et les éléments probants analytiques destinés à la validation des modèles,



à la gestion des risques de modèle, aux examens de gouvernance, aux approbations et à la gestion du cycle de vie.
- Analyser les comportements des clients, les comportements d’authentification et les comportements frauduleux afin de repérer les tendances émergentes, les lacunes en matière de risque, les possibilités de nouvelles fonctionnalités et les domaines où les modèles internes peuvent améliorer la couverture de la détection.
- Préparer et présenter des exposés destinés à la direction, de la documentation technique, des rapports et des résumés de l’incidence sur les activités à l’intention de publics techniques et non techniques.
- Diriger des discussions interfonctionnelles afin de rallier les parties prenantes quant aux exigences relatives aux données, à la portée des modèles, aux critères de réussite, aux risques, aux dépendances, aux échéanciers, aux facteurs à prendre en compte pour la mise en œuvre ainsi qu’aux prochaines étapes.
- Contribuer à l’amélioration continue des normes de modélisation interne, des cadres d’analyse réutilisables, des pratiques de développement et des capacités exclusives en matière de fraude et d’authentification.

Compétences Requises

- Diplôme de premier cycle ou d’études supérieures en science des données, en statistique, en mathématiques, en informatique, en génie ou dans un domaine quantitatif connexe.
- De trois à cinq ans ou plus d’expérience en science des données, en apprentissage automatique, en modélisation statistique ou en analyses avancées.
- Solide maîtrise pratique de Python, de SQL, de l’apprentissage automatique, de l’analyse statistique, de l’ingénierie des fonctionnalités et de la visualisation des données.
- Expérience dans l’élaboration et l’évaluation de modèles prédictifs dans un environnement d’affaires ou axé sur la production.
- Excellentes compétences en présentation, en communication écrite et en gestion des parties prenantes.
- Capacité d’expliquer les méthodes techniques, les résultats des modèles, les limites et l’incidence sur les activités à différents publics.
- Capacité à gérer de façon autonome des activités de développement dans le cadre de plusieurs initiatives, dans un milieu au rythme rapide.

Compétences privilégiées et atouts importants

- Expérience de la validation de modèles, au risque de modèle, à la gouvernance des modèles ou aux processus indépendants d’examen des modèles.
- Expérience en analyse des fraudes, en authentification, en cybersécurité, en crimes financiers, en vérification de l’identité ou en services bancaires numériques.
- Expérience dans l’élaboration de modèles de fraude, de risque ou de comportement des clients à l’aide d’ensembles de données hautement déséquilibrés.
- Expérience avec Azure Databricks, Azure Machine Learning, les pipelines MLOps, Streamlit, les plateformes FICO ou d’autres environnements d’analyse infonuagiques.
- Expérience dans le soutien de la mise en œuvre de modèles, le déploiement en production, la surveillance de la performance et la gestion du cycle de vie.
- Connaissances de l’analyse de graphes, de l’analyse de réseaux ou des techniques avancées d’intelligence artificielle, un atout.
- Compétences en modélisation.

À propos de nous La TD est un chef de file mondial dans le secteur des institutions financières. Elle est la cinquième banque en importance en Amérique du Nord de par son nombre de succursales. Chaque jour, nous nous efforçons de rendre chaque interaction,



chaque produit et chaque expérience remarquablement humaine et agréablement simple à plus de 27 millions de ménages et d’entreprises au Canada, aux États-Unis et partout dans le monde. Plus de 95 000 collègues de la TD mettent à profit leurs compétences, leur talent et leur créativité pour approfondir les relations, assurer une exécution rigoureuse et rendre l’expérience bancaire plus easy et plus rapide. La TD est une entreprise profondément engagée à être une leader en matière d’expérience client. Voilà pourquoi nous croyons que chaque collègue, peu importe son secteur d’activité, est en contact avec la clientèle.

Ensemble, nous réimaginons l’expérience bancaire et ses possibilités pour notre clientèle, nos collègues et nos collectivités.

Notre programme de rémunération globale

Notre programme de rémunération globale reflète les investissements que nous faisons pour aider nos collègues et leur famille à atteindre leurs objectifs en matière de bien-être mental, physique et financier. La rémunération globale à la TD inclut le salaire de base, la rémunération variable et bien d’autres régimes clés, comme des avantages sociaux en matière de santé et de bien-être, des régimes d’épargne et de retraite, des congés payés, des avantages bancaires et des rabais, des occasions de développement de carrière et des programmes de récompenses et reconnaissance. En savoir plus

Renseignements Supplémentaires

Nous sommes ravis que vous envisagiez une carrière à la TD. Sachez que nous avons à cœur d’aider nos collègues à réussir dans leur vie tant personnelle que professionnelle. C’est d’ailleurs pourquoi nous leur offrons des conversations sur le perfectionnement, des programmes de formation et un régime d’avantages sociaux concurrentiel.

Perfectionnement des collègues Un cheminement professionnel précis vous intéresse ou bien vous cherchez à perfectionner certaines compétences? Nous tenons à vous mettre sur la voie de la réussite. Vous aurez des conversations régulières sur le développement de carrière, le perfectionnement et le rendement avec votre gestionnaire. Une variété de programmes de mentorat et une plateforme d’apprentissage en ligne seront également à votre disposition pour vous aider à ouvrir de nouvelles portes.

Si vous avez à cœur d’aider vos clients et de nouer des relations solides et durables, la TD offre divers parcours de carrière où vous pouvez accroître votre expertise et avoir une incidence significative.

Nous sommes déterminés à appuyer votre réussite et à favoriser un milieu de travail respectueux où la diversité des points de vue est valorisée, où chacun a les mêmes occasions de progresser et où vous pouvez vous réaliser pleinement et atteindre vos objectifs de carrière. À la TD, nous attirons et perfectionnons les meilleurs talents.

Formation et intégration

Nous tenons à nous assurer que vous disposez des outils et ressources nécessaires pour réussir à votre nouveau poste. Dans cette optique, nous organiserons des séances d’intégration et de formation.

Processus d’entrevue

Nous communiquerons avec les candidats sélectionnés pour planifier une entrevue. Nous ferons notre possible pour communiquer par courriel ou par téléphone avec tous les candidats pour leur faire part de notre décision.

Mesures d’adaptation

L’accessibilité est importante pour nous. N’hésitez pas à nous faire part de toute mesure d’adaptation (salles de réunion accessibles, sous-titres pour les entrevues virtuelles, etc.) dont vous pourriez avoir besoin pour participer sans entraves au processus d’entrevue.

Nous avons hâte d’avoir de vos nouvelles!

Exigences Linguistiques (Québec Seulement)

Maîtrise d’une langue autre que le français pour offrir du soutien ou traiter avec des employés ou des collègues qui ont besoin de services et de soutien dans une langue autre que le français.

📌 Scientifique des données II (Montreal)
🏢 TD
📍 Montreal