Secteur D’activité Analyses, informations et intelligence artificielle Analyses, informations et intelligence artificielle 81,600
- $115,200 CAD 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. 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. 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 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. 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. Capacité d’expliquer les méthodes techniques, les résultats des modèles, les limites et l’incidence sur les activités à différents publics. 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 AzureDatabricks, 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. 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 straightforward à plus de 27 millions de ménages et d’entreprises au Canada, aux États-Unis et partout dans le monde. 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. C’est d’a

📌 Scientifique de données (Montreal)
🏢 TD
📍 Montreal