Jobs at Bmo in Canada

Date limite pour présenter sa candidature :

Adresse :

100 King Street West

Groupe de famille d'emploi :

Analyses des données et communication de l'information

The Senior Analyst, Quantitative Analysis, Strategy and Insights in Corporate Treasury is ideal for candidate who wants to work on developing, enhancing, implementing and maintaining quantitative models and analytics suites. They would do so by using conventional econometric and machine learning techniques, for the purposes of asset liability, liquidity, and interest rate risk management, customer analytics, profitability, and stress testing under various macro-economic scenarios. This involves analyzing large account-level and transaction-level data, articulating the problem statement, and specifying the most appropriate quantitative solution.

The successful candidate is someone who can:

• Effectively apply knowledge of advanced analytic algorithms and modeling techniques (e.g. large data processing, statistical modeling, machine learning) to deliver better predictions and/or intelligent automation that enables smarter business decisions, improved customer experience, and drives productivity.
• Confidently and clearly communicate and summarize statistical/algorithmic findings. Draw business conclusions and present actionable insight in a way that resonates with business/groups (i.e., story-telling skills)
• Drive innovation through the development of Data & AI products that can be leveraged across the organization and establishes best practices in in alignment with Data & AI governance frameworks of BMO.

• Applies scripting / programming skills to assemble various types of source data (unstructured, semi-structured, and structured) into well-prepared datasets with multiple levels of granularities (e.g., demographics, customers, products, transactions).
• Develops agreed analytical solution by applying suitable statistical & machine learning techniques (e.g., A/B testing, prototype solutions, mathematical models, algorithms, machine learning, deep learning, artificial intelligence) to test, verify, refine hypotheses.
• Summarizes statistical findings and draws conclusions, presents actionable business recommendations. Presents findings & recommendations in a simple, clear way to drive action.
• Uses the appropriate algorithms to discover patterns. Performs experimental design approaches to validate finding or test hypotheses
• Automates and enhances processes to generate scheduled reports - detailing accurate balance sheet position and actionable analytical insights to stakeholders in an efficient and timely manner
• Works with various data owners to discover and select available data from internal sources and external vendors (e.g. lending system, payment system, external credit rating system, and alternative data) to fulfill analytical needs.
• Documents data flow, systems and processes in data collection to improve efficiency and apply use cases.
• Works with stakeholders to identify the business requirements, understand distinct problems and expected outcomes. Develops analytical solutions and makes recommendations based on an understanding of the business strategy and stakeholder needs.
• Builds effective relationships with internal/external stakeholders and ensures alignment. Provides advice and guidance to assigned business/group on implementation of analytical solutions.
• Supports development and execution of strategic initiatives in collaboration with internal and external stakeholders.
• Leads/participates in the design, implementation and management of core business/group processes.
• Broader work or accountabilities may be assigned as needed.

• Typically between 1-2 years of relevant experience and graduate-level degree in related field of study or an equivalent combination of education and experience.
• Experience in statistical analysis, data mining, and data cleansing / transformation.
• Knowledge of visualization techniques and concepts (e.g, Power BI, SpotFire).
• Experience with programming languages (e.g. SQL, Python, R, SAS, SPSS, Matlab) and machine learning /deep learning algorithms/packages (e.g. XGBoost, H2O, SparkML).
• Knowledge of distributed computing and/or distributed databases. Experience with distributed computing language (e.g. Hive / Hadoop/ Spark) & cloud technologies (e.g. AWS Sagemaker, AzureML).
• Exercises judgment to identify, diagnose, and solve problems within given rules.
• Works independently on a range of complex tasks, which may include unique situations.
• Data driven decision making - In-depth.
• Verbal & written communication skills - In-depth.
• Collaboration & team skills - In-depth.
• Analytical and problem solving skills - In-depth.
• Influence skills - In-depth.
• Technical proficiency gained through education and/or business experience.

Utiliser des algorithmes et des technologies analytiques avancés (p. ex., apprentissage machine, apprentissage profond, intelligence artificielle) pour explorer et analyser de grands ensembles de données structurées et non structurées afin d’obtenir des renseignements. Concevoir et construire de nouveaux processus pour la modélisation des données. Élaborer des modèles prédictifs et tirer parti de la technologie des mégadonnées pour concevoir des solutions qui permettent d’éclairer la prise de décisions d’affaires, d’améliorer l’expérience client et de stimuler la productivité. Collaborer avec d’autres professionnels et équipes liés aux données et aux analyses afin d’optimiser, de peaufiner et de faire évoluer l’analyse vers des solutions d’analyse évoluées.

• Jouer un rôle actif dans l’affichage futuriste des données et l’avancement des stratégies de novatrices liées aux données pour comprendre les tendances des consommateurs et résoudre les problèmes d’affaires.
• Utiliser l’exploration des données et l’extraction de données utilisables à partir de sources de données précieuses pour évaluer la faisabilité des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine afin d’améliorer le traitement et l’utilisation des données de l’organisation.
• Effectuer des analyses à grande échelle des renseignements pour découvrir les habitudes et les tendances en combinant différents modules et algorithmes.
• Utiliser l’analyse pour fournir des recommandations et des conseils aux leaders des groupes d’exploitation afin de maintenir la compétitivité sur le marché.
• Développer des systèmes de prévision et des algorithmes d’apprentissage machine. Explorer d’autres technologies et outils pour développer des solutions novatrices liées aux données pour les parties prenantes du secteur d’activité.
• Collaborer avec l’équipe Produits et les partenaires pour comprendre les prises de décision, la planification des activités et la future feuille de route qui sont fondées sur les données, fournir de telles décisions, planification et feuille de route.
• Se concentrer principalement sur un secteur d’activité ou un groupe d’exploitation au sein de BMO; adopter au besoin une orientation plus large à l’échelle de l’organisation.
• Faire preuve de jugement pour repérer les problèmes, en déterminer les causes et les résoudre en respectant les limites établies.
• Travailler de façon indépendante sur un large éventail de tâches complexes, qui peuvent représenter des situations uniques.
• Des tâches et des responsabilités plus larges peuvent être attribuées au besoin.

Qualifications (suite - intermédiaire)

• Compétences de base:
• Apprentissage profond.
• Apprentissage machine.
• Confiance, préjugés et éthique.
• Pensée créative.
• Pensée critique.
• Compétences de niveau intermédiaire:
• Mathématiques, statistiques et recherche opérationnelle.
• Mégadonnées.
• Visualisation des données.
• Pensée computationnelle et programmation.
• Préparation préalable de données.
• Prétraitement des données.
• Résolution de problèmes complexes.
• Sens de l’analyse.
• Raisonnement créatif.
• Compétences en communication orale et écrite.
• Aptitudes pour la collaboration et le travail d’équipe.
• Compétences en analyse et en résolution de problèmes.
• Capacité d’influence.
• Compétences pour la prise de décisions fondées sur les données.
• Généralement de quatre à six années d’expérience professionnelle pertinente avec diplôme d’études postsecondaires dans un domaine connexe, ou combinaison équivalente de scolarité et d’expérience.
• Maîtrise technique acquise par la scolarité ou l’expérience de travail.

Salaire :

67 200,00 $ - 124 200,00 $

Type de rémunération :

Salaire

Ce qui précède représente la fourchette et le type de rémunération de BMO Groupe financier.

Les salaires varieront en fonction de facteurs comme l’emplacement, les compétences, l’expérience, les études et les qualifications pour le poste et pourront inclure une structure de commissions. Les salaires pour les postes à temps partiel seront calculés au prorata du nombre d’heures travaillées régulièrement. Pour les rôles à commission, le salaire susmentionné représente la cible de BMO Groupe financier pour la première année au poste.

La rémunération totale offerte par BMO variera selon le type de rémunération associé au poste et peut comprendre des primes de rendement, des primes discrétionnaires ainsi que d’autres avantages et récompenses. BMO offre également une assurance santé, le remboursement des frais de scolarité, une assurance accident et une assurance vie, ainsi que des régimes d’épargne-retraite. Pour en savoir plus sur nos avantages sociaux, consultez le site : https://jobs.bmo.com/ca/fr/Rémunération-globale

À propos de nous

À BMO, nous sommes animés par une raison d’être commune : Avoir le cran de faire une différence dans la vie, comme en affaires. Cette raison d’être nous invite à entraîner des changements positifs et durables pour nos clients, nos collectivités et nos gens. En travaillant ensemble, en innovant et en repoussant les limites, nous transformons des vies et des entreprises et favorisons la croissance économique partout dans le monde.

En tant que membre de l'équipe de BMO, vous êtes valorisé, respecté et entendu, et vous avez plus de moyens pour progresser et obtenir des résultats. Nous nous efforçons de vous aider à obtenir des résultats dès le premier jour, pour vous-même et nos clients. Nous vous offrirons les outils et les ressources dont vous avez besoin pour franchir de nouvelles étapes, car vous aidez nos clients à franchir les leurs. Au moyen de formation et de coaching approfondis ainsi que de soutien de la direction et d’occasions de réseautage, nous vous aiderons à acquérir une expérience enrichissante et à élargir votre groupe de compétences.

Pour en savoir plus, visitez-nous à l'adresse https://jobs.bmo.com/ca/fr.

BMO s'engage à offrir un milieu de travail inclusif, équitable et accessible. Nous apprenons de nos différences et tirons notre force des gens et de leurs différents points de vue. Des mesures d’adaptation sont disponibles sur demande pour les candidats qui participent à tous les aspects du processus de sélection. Pour demander des mesures d’adaptation, veuillez communiquer avec votre recruteur.

Remarque aux recruteurs : BMO n’accepte pas les curriculum vitæ non sollicités provenant de toute source autre que le candidat directement. Tout curriculum vitæ non sollicité envoyé à BMO, directement ou indirectement, sera considéré comme la propriété de BMO. BMO ne paiera aucuns frais pour les placements découlant de la réception d’un curriculum vitæ non sollicité. Une agence de recrutement doit d’abord détenir une entente de service écrite valide et dûment signée avant d’envoyer des curriculum vitæ.