Secteur D’activité

Analyses, informations et intelligence artificielle

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 donnéesII 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 laTD 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.
- Contr

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