Directeur principal validation modèles IA

National Bank of Canada; Montreal (administrative region); On-site; CAD 90,000 - 120,000; Full time

Benefits offered by this job

Formation continue

Environnement de travail hybride

Horaires modulables

Job summary

La Banque Nationale du Canada à Montréal recherche un(e) directeur(trice) principal validation des modèles IA-ML pour rejoindre son équipe de gestion du risque. Ce rôle stratégique implique la validation indépendante de modèles d'intelligence artificielle et l'encadrement d'équipes spécialisées.

Le candidat idéal devra avoir un Baccalauréat ou une maîtrise, avec 6 à 10 années d'expérience, ainsi qu'une expertise en statistiques et en programmation. L'entreprise offre un environnement de travail hybride et des programmes de formation continue.

Qualifications

• 6 à 10 années d'expérience en validation de modèles ou gestion du risque.
• Solide expertise en statistiques et évaluation de performance des modèles.
• Expérience dans la conception de tests de validation indépendants.

Responsibilities

• Définir et implémenter la stratégie de validation des modèles IA et ML.
• Encadrer et mobiliser une équipe de spécialistes en validation.
• Réaliser la validation indépendante des modèles avant mise en production.

Skills

Expertise en validation de modèles

Analyse statistique

Apprentissage automatique

Programmation (Python, R, SQL)

Education

Baccalauréat ou maîtrise dans un domaine pertinent

Job description

Une carrière en tant que directrice ou directeur principal validation des modèles IA-ML dans l’équipe de la Gestion du risque des modèles, à
la Banque Nationale, c’est agir à titre de leader dans la validation
indépendante de modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage
automatique. Cet emploi te permet d’avoir un impact positif sur notre
organisation, grâce à ton expertise en validation de modèles, en gestion du
risque et en encadrement d’équipes spécialisées.

Ton emploi

• Définir et mettre en œuvre la stratégie de
  validation des modèles IA et ML à l’échelle de l’organisation, incluant la
  priorisation basée sur les risques
• Encadrer, développer et mobiliser une équipe de
  spécialistes en validation afin d’assurer des standards élevés de qualité et de
  rigueur
• Réaliser la validation indépendante des modèles
  avant et après leur mise en production, en évaluant leur pertinence, leurs
  hypothèses et leur robustesse
• Superviser la conception et l’exécution des
  tests de validation (comparaison, réplication, robustesse, performance et
  surveillance continue)
• Évaluer les risques liés aux modèles IA et ML,
  incluant la dérive, la stabilité, la généralisation et la résilience
  opérationnelle
• Assurer une gouvernance rigoureuse en
  communiquant les résultats de validation, en pilotant la gestion des enjeux et
  en soutenant les audits et les exigences réglementaires

Ton équipe

Au sein du secteur Gestion du risque, tu fais partie d’une
grande équipe de collègues et tu relèves du directeur principal, gestion du
risque des modèles. Notre équipe se démarque par son niveau d’expertise, son
rôle stratégique et sa capacité à influencer les décisions d’affaires. Nous
visons à t’offrir un maximum de flexibilité pour favoriser ta qualité de vie.
Ceci se traduit notamment par un environnement de travail hybride, ainsi que
par un horaire modulable et adaptable.

La Banque valorise le développement continu et la mobilité
interne. Nos programmes de formation personnalisés, basés sur l’apprentissage
dans l’action, te permettent de maîtriser ton métier et de développer de
nouveaux champs d’expertise. Des outils tels que l’Académie de données, la
formation linguistique, le Centre d’apprentissage Harvard et de
l’accompagnement en coaching et en mentorat te sont accessibles en tout temps.

Prérequis

• Détenir un Baccalauréat ou une maîtrise dans un domaine
  pertinent et six à dix années d'expérience en validation de modèles, gestion du
  risque de modèles ou science des données
• Solide expertise en statistiques et en
  apprentissage automatique, incluant l’évaluation de performance des modèles
• Expérience dans la conception et la supervision
  de tests de validation indépendants (robustesse, sensibilité, dérive et
  performance)
• Maîtrise des outils analytiques et de
  programmation (Python, R, SQL) ainsi que capacité à réviser du code et des
  pipelines
• Connaissance approfondie du cycle de vie des
  modèles et des exigences de conformité et de gouvernance associées
• Expérience dans l’application de cadres de
  gestion du risque et de validation de modèles dans un contexte réglementé