عالم بيانات لمخاطر البنوك في DeepLight AI، دبي وأبوظبي

ليست كل وظائف علوم البيانات في الخليج عن النماذج التوليدية. إعلان DeepLight AI الجديد يطلب عالم بيانات يعرف احتمال التعثر ومعيار «بازل» قبل أن يعرف أحدث مكتبة، ويعمل مع خزائن البنوك وإدارات الإقراض المؤسسي لدى عملاء الشركة في المنطقة.

الدور: Data Scientist لدى DeepLight AI، بعقد مؤقت وحضور في المكتب، والإعلان مدرج في دبي وأبوظبي بالإمارات. DeepLight AI شركة استشارات متخصصة في الذكاء الاصطناعي والبيانات، تبني أنظمة مخصصة للشركات، ولها عمق خاص في الخدمات المالية والمصرفية بحسب تعريفها لنفسها في الإعلان.

التحدي الأساسي: تحويل مشكلات مصرفية معقدة إلى نماذج إحصائية جاهزة للإنتاج عبر إدارات الخزينة والخدمات المصرفية للشركات والإقراض المؤسسي. يشمل ذلك نماذج مخاطر الائتمان الثلاثة: احتمال التعثر (PD)، والخسارة عند التعثر (LGD)، والتعرض عند التعثر (EAD)، إضافة إلى وحدات تحليلية للعائد المعدل حسب المخاطر على رأس المال (RAROC) لمساعدة خطوط الأعمال على رفع عوائدها المعدلة بالمخاطر. وكل ذلك تحت قيد تنظيمي صارم: متطلبات «بازل 3» و«بازل 4»، واختبارات الضغط، وقواعد رأس المال التنظيمي.

المتطلبات البارزة:

• خبرة عملية في بناء نماذج مخاطر إحصائية أو أطر كمية داخل الخدمات المصرفية للشركات أو الجملة أو الخزينة.
• فهم نظري وتطبيقي للمفاهيم الرياضية والاحتمالية خلف أدوات تعلم الآلة، لا الاكتفاء باستدعاء المكتبات.
• إتقان Python ومنظومتها العلمية: NumPy وSciPy وPandas وScikit-learn وStatsmodels، مع PyTorch أو TensorFlow.
• معرفة عملية بإطار «بازل» وحسابات رأس المال التنظيمي وبروتوكولات اختبار الضغط.
• بكالوريوس أو ماجستير في الإحصاء أو الرياضيات أو علوم البيانات أو التمويل الكمي أو مجال قريب.

الراتب: غير معلن. يذكر الإعلان راتبا تنافسيا وتأمينا صحيا من الفئة الذهبية وكفالة تأشيرة فردية ودعما للشهادات المهنية.

خطوة عملية: هذا دور لمن يأتي من داخل البنوك أكثر ممن يأتي من شركات التقنية. إن كنت محلل مخاطر ائتمان أو محللا كميا في خزينة بنك، فابدأ سيرتك بنموذج بنيته فعلا وبالقرار الذي غيّره، واذكر إطار «بازل» الذي عملت ضمنه. ولاحظ أن العقد مؤقت، فاسأل مبكرا عن مدته.

قدّم الآن: https://apply.workable.com/j/0800B702CB