مساعد مدير - إدارة مخاطر الخدمات المالية Ernst & Young AE

اللغات: الإنجليزية (إلزامي)

الخبرة: 3–6 سنوات

تركيز الصناعة: فتح – خبرة في البنوك غير مطلوبة (خلفية في البرمجيات أو علم البيانات أو التكنولوجيا المالية مرحب بها)

ملخص الوظيفة

تبحث ممارسة إدارة مخاطر الخدمات المالية في EY عن مساعد مدير تقني قوي لديه خبرة في التعلم الآلي، علم البيانات، وتطوير البرمجيات.

تتناسب هذه الوظيفة مع المهندسين وعلماء البيانات الذين يرغبون في تطبيق التحليلات المتقدمة على مشاكل المخاطر المالية في العالم الحقيقي - بناء وتدريب ونشر نماذج تدعم تصنيف الائتمان، اكتشاف الاحتيال، أنظمة الإنذار المبكر، وتوقعات رأس المال.

ستعمل جنبًا إلى جنب مع متخصصين كميين كبار ومحترفي المخاطر لتحويل مفاهيم النموذج إلى حلول قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج باستخدام أدوات علم البيانات الحديثة ومنصات السحابة.

المسؤوليات الرئيسية

1. تطوير نماذج التعلم الآلي

تطوير، تدريب، وتحسين نماذج التعلم تحت الإشراف وغير الإشراف باستخدام Python، R، أو أطر معادلة.

تطبيق خوارزميات مثل الانحدار، طرق التجميع، توقعات السلاسل الزمنية، اكتشاف الشذوذ، معالجة اللغة الطبيعية، والتعلم العميق.

تصميم خطوط أنابيب نموذجية قابلة لإعادة الاستخدام مع إصدار واضح وقابلية إعادة الإنتاج.

2. هندسة البيانات وتصميم الميزات

بناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات لتدريب النموذج والاستدلال باستخدام SQL وأطر البيانات الحديثة (مثل PySpark، Airflow، Azure Data Factory).

إجراء هندسة الميزات، تنظيف البيانات، وضمان الجودة لمجموعات البيانات الكبيرة المنظمة وغير المنظمة.

أتمتة عمليات إعادة تدريب النموذج والتحقق.

3. نشر النموذج وMLOps

نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج باستخدام حاويات (Docker)، واجهات برمجة التطبيقات (FastAPI/Flask)، أو خدمات التعلم الآلي السحابية (Azure ML، AWS SageMaker، GCP Vertex).

تنفيذ المراقبة، اكتشاف الانحراف، ولوحات الأداء للنماذج الحية.

التعاون مع فرق التكنولوجيا في EY لدمج النماذج في أنظمة العملاء بأمان وفعالية.

4. التعاون ودعم التطوير

العمل عن كثب مع الخبراء الكميين والتنظيميين لترجمة المتطلبات المفاهيمية إلى نماذج أولية تقنية.

المساهمة في مسرعات EY الداخلية ومكونات الذكاء الاصطناعي القابلة لإعادة الاستخدام لتحليلات المخاطر.

توثيق التعليمات البرمجية، افتراضات النموذج، وبروتوكولات الاختبار وفقًا لمعايير الجودة في EY.

5. الابتكار والبحث

استكشاف تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة (مثل نماذج المحولات، الذكاء الاصطناعي التوليدي، تحليلات الرسوم البيانية) للتطبيق المحتمل في سياقات المخاطر المالية.

المشاركة في هاكاثونات، PoCs، وسباقات الابتكار ضمن مجتمع الذكاء الاصطناعي العالمي في EY.

المهارات والسمات للنجاح

مهارات برمجة متقدمة في Python (pandas، scikit-learn، TensorFlow، PyTorch) أو R.

إجادة SQL ومعرفة بأنظمة البيانات السحابية أو NoSQL.

فهم قوي لتصميم خطوط أنابيب التعلم الآلي، معالجة البيانات، وتقنيات تقييم النموذج.

خبرة في نشر واجهات برمجة التطبيقات، الحاويات، وممارسات MLOps.

أساس رياضي وإحصائي قوي (احتمالات، جبر خطي، تحسين).

فضول لتعلم مفاهيم المخاطر المالية مع الحفاظ على التركيز على التميز في الهندسة.

عقلية تعاونية ورشيقة مع مهارات قوية في حل المشكلات وتصحيح الأخطاء.

للتأهل لهذه الوظيفة، يجب أن يكون لديك

درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، علم البيانات، الرياضيات، الهندسة، أو مجال ذي صلة.

3–6 سنوات من الخبرة في تطوير البرمجيات، التعلم الآلي، أو هندسة الذكاء الاصطناعي (بيئة استشارية أو منتج).

خبرة مثبتة في نشر نماذج التعلم الآلي أو منتجات التحليل في بيئات العالم الحقيقي.

معرفة عملية بمنصات السحابة (Azure، AWS، أو GCP).

على الأرجح، سيكون لديك أيضًا

خبرة في التحكم في الإصدارات (Git)، خطوط أنابيب CI/CD، وأدوات سجل النماذج (MLflow، DVC).

تعرض لتصميم واجهات برمجة التطبيقات RESTful، الخدمات الصغيرة، أو تصور البيانات من الواجهة الأمامية (مثل Power BI، Streamlit).

معرفة بيانات المخاطر أو المالية هي ميزة ولكنها غير مطلوبة.

المساهمة في مشاريع بحثية مفتوحة المصدر أو أكاديمية.