TD Bank Jobs

Work Location:

Toronto, Ontario, Canada

Hours:

37.5

Line of Business:

Data & Analytics

Pay Details:

We’re committed to providing fair and equitable compensation to all our colleagues. As a candidate, we encourage you to have an open dialogue with a member of our HR Team and ask compensation related questions, including pay details for this role.

Job Description:

* Job Title

Data Scientist I, Machine Learning Model Validation

Model Risk Management and Model Validation

TD Bank

Toronto, ON and Montreal, QC

* Department Overview

TD Model Validation (MV) group is responsible for the independent validation and approval of analytical models used for risk, pricing, hedging, insurance, marketing and capital evaluation for portfolio of financial products. This also includes validation of decision-making models. Machine Learning and AI model validation team is responsible for the validation of the ML-based models used across the Bank for various use cases.

* Job Description

The position reports to Senior Manager, Machine Learning and AI Model Validation group within MV. Detailed accountabilities include:

• Validate (review and provide effective challenge) Machine Learning models and AI applications.

• Develop/implement Machine Learning model validation methodologies and standards. Ensure that the validation methodologies and standards are in line with industry best practice or address regulatory and audit requirements and/or findings in a timely manner.

• Develop and apply a variety of statistical tests and modeling techniques to identify/recommend improvements to models and undertake related initiatives. Ensure extensive testing of model sensitivity that help assessing model behavior and risk.

• Implement and evaluate external models used for benchmarking internal model performance. Participate in model selection and related due diligence activity.

• Communicate findings and recommendations to both technical and non-technical stakeholders.

• Actively participate with business partners in internal data management to ensure data integrity and the completeness of data capture for model validation and development purpose.

• Maintain full professional knowledge of techniques and developments in the field of Machine Learning and AI and share knowledge with business partners and senior management.

The position involves working effectively with different internal partners such as TD Wealth, TD Insurance, ED&A, PBSA, Layer6, etc.

* Job Requirements

• Strong quantitative skills with an advanced degree in one or more of the following areas: computer science, mathematics, physics, statistics, machine learning, economics, finance, engineering, and/or actuarial science.

• Proven experience as a Data Scientist or similar role.

• Experience with and strong knowledge of Machine Learning theory and predictive algorithms: Bagging and Gradient Boosting methods, Neural Networks/Deep Learning, NLP, Generalized Additive Models, Graphical Models, Bayesian/probabilistic methods, etc.

• Experience and knowledge of Machine Learning Model Interpretation/Explanation.

• Proficient in one or more programming languages such as Python, PySpark, Java, Scala, and/or R.

• Object Oriented programming skills.

• Familiarity with cloud platforms (e.g., Azure, AWS) and big data technologies (e.g., Hadoop, Spark).

• Knowledge of neural network tools such as Tensorflow/Keras, PyTorch and/or MXNet.

• Excellent verbal and written communication skills (position requires writing reports).

• Quick learner who constantly works on improving their skills and expertise.

• Good time management and multitasking skills with minimal supervision.

• Ability to work independently and collaboratively in a fast-paced, dynamic environment.

• Stay up to date with the latest advancements in data science, machine learning, AI, and cloud technologies.

* Preferred Qualifications

• Experience with distributed computing and parallel processing using Spark.

• Knowledge of SQL and database systems.

• Familiarity with natural language processing (NLP) and deep learning and generative AI techniques and advancements.

• Ability to research and implement Machine Learning algorithms from academic research papers is a plus.

*Titre du poste

Scientifique des données I, Validation des modèles d’apprentissage automatique

Gestion des risques liés aux modèles et Validation des modèles

Groupe Banque TD

Toronto (ON) et Montréal (QC)

*Aperçu du service

Le groupe Validation des modèles TD est responsable de la validation et de l’approbation indépendantes des modèles analytiques relatifs au risque, à la tarification, aux couvertures, à l’assurance, au marketing et à l’évaluation du capital des portefeuilles pour les produits financiers. Cela comprend également la validation des modèles de prise de décisions. L’équipe Validation des modèles, Apprentissage automatique et intelligence artificielle est responsable de la validation des modèles basés sur l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle et utilisés à l’échelle de la Banque à plusieurs fins.

*Description du poste

Le titulaire du poste relèvera du directeur principal, Validation des modèles, Apprentissage automatique et intelligence artificielle au sein de l’équipe Validation des modèles. Voici les responsabilités détaillées du poste :

• Valider (examiner et remettre en question) les modèles d’apprentissage automatique et les applications d’intelligence artificielle.

• Élaborer et mettre en œuvre des méthodes et des normes de validation pour les modèles d’apprentissage automatique. Veiller à ce que les méthodes et les normes de validation soient conformes aux pratiques gagnantes du secteur ou à ce que les exigences ou les constatations en matière de réglementation et d’audit soient traitées en temps opportun.

• Élaborer et appliquer une variété de tests statistiques et de techniques de modélisation pour cerner/recommander des améliorations à apporter aux modèles et entreprendre des initiatives connexes. Effectuer des tests complets de la sensibilité des modèles afin d’évaluer le comportement et le risque des modèles.

• Mettre en œuvre et évaluer les modèles externes utilisés aux fins d’analyse comparative du rendement des modèles internes. Participer à la sélection des modèles et aux activités de diligence raisonnable connexes.

• Communiquer les constatations et des recommandations aux intervenants techniques et non techniques.

• Collaborer activement avec les partenaires d’affaires à la gestion des données internes pour assurer l’intégrité des données et l’exhaustivité de la saisie des données aux fins de validation et d’élaboration des modèles.

• Maintenir une connaissance professionnelle complète des techniques et des développements relatifs au secteur de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle et partager ses connaissances avec les partenaires d’affaires et la haute direction.

Le titulaire du poste doit travailler efficacement avec différents partenaires internes, comme Gestion de patrimoine TD, TD Assurance, Données et analyses de l’entreprise, Analyse stratégique, Services bancaires personnels, Layer 6, etc.

*Exigences du poste

• Solides compétences en analyse quantitative et diplôme d’un cycle supérieur en informatique, en mathématiques, en physique, en statistique, en apprentissage automatique, en économie, en finance, en génie ou en actuariat.

• Expérience éprouvée en tant que scientifique des données ou dans un poste similaire.

• Expérience et solide connaissance des théories de l’apprentissage automatique et des algorithmes prédictifs : méthodes de bagging et d’optimisation du gradient, réseaux neuronaux/apprentissage profond, programmation neurolinguistique, modèles additifs généralisés, représentations graphiques, méthodes bayésiennes/probabilistes, etc.

• Expérience et connaissance pour l’interprétation/explication de modèles d’apprentissage automatique.

• Maîtrise d’un ou de plusieurs langages de programmation, comme Python, PySpark ou R.

• Compétences en programmation orientée objet.

• Connaissance des plateformes infonuagiques (p. ex., Azure, AWS) et des technologies de mégadonnées (p. ex., Hadoop, Spark).

• Connaissance des outils de réseau neuronal, comme Tensorflow/Keras et PyTorch.

• Excellentes aptitudes pour la communication orale et écrite (le titulaire du poste est tenu de rédiger des rapports).

• Rapidité d’apprentissage et volonté d’améliorer constamment ses compétences et son expertise.

• Bonnes compétences en gestion du temps et capacités à gérer plusieurs tâches en même temps avec un minimum de supervision.

• Capacité à travailler de façon autonome et collaborative dans un environnement dynamique et au rythme rapide.

• Capacité à rester au fait des dernières avancées dans les domaines de la science des données, de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle et des technologies infonuagiques.

*Compétences recherchées

• Expérience en informatique répartie et en traitement parallèle au moyen de Spark.

• Connaissance de SQL et des systèmes de base de données.

• Connaissance du traitement du langage naturel et de l’apprentissage approfondi, ainsi que des techniques et des progrès en matière d’IA générative.

• Capacité à mener des recherches et à mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique à partir d’articles de recherches universitaires.

Who We Are:

TD is one of the world's leading global financial institutions and is the fifth largest bank in North America by branches/stores. Every day, we deliver legendary customer experiences to over 27 million households and businesses in Canada, the United States and around the world. More than 95,000 TD colleagues bring their skills, talent, and creativity to the Bank, those we serve, and the economies we support. We are guided by our vision to Be the Better Bank and our purpose to enrich the lives of our customers, communities and colleagues.

TD is deeply committed to being a leader in customer experience, that is why we believe that all colleagues, no matter where they work, are customer facing. As we build our business and deliver on our strategy, we are innovating to enhance the customer experience and build capabilities to shape the future of banking. Whether you’ve got years of banking experience or are just starting your career in financial services, we can help you realize your potential. Through regular leadership and development conversations to mentorship and training programs, we’re here to support you towards your goals. As an organization, we keep growing – and so will you.

Our Total Rewards Package

Our Total Rewards package reflects the investments we make in our colleagues to help them and their families achieve their financial, physical, and mental well-being goals. Total Rewards at TD includes a base salary, variable compensation, and several other key plans such as health and well-being benefits, savings and retirement programs, paid time off, banking benefits and discounts, career development, and reward and recognition programs. Learn more (http://www.td.com/ca/en/about-td/who-we-are/benefits-of-working-at-td)

Additional Information:

We’re delighted that you’re considering building a career with TD. Through regular development conversations, training programs, and a competitive benefits plan, we’re committed to providing the support our colleagues need to thrive both at work and at home.

Colleague Development

If you’re interested in a specific career path or are looking to build certain skills, we want to help you succeed. You’ll have regular career, development, and performance conversations with your manager, as well as access to an online learning platform and a variety of mentoring programs to help you unlock future opportunities. Whether you have a passion for helping customers and want to expand your experience, or you want to coach and inspire your colleagues, there are many different career paths within our organization at TD – and we’re committed to helping you identify opportunities that support your goals.

Training & Onboarding

We will provide training and onboarding sessions to ensure that you’ve got everything you need to succeed in your new role.

Interview Process

We’ll reach out to candidates of interest to schedule an interview. We do our best to communicate outcomes to all applicants by email or phone call.

Accommodation

Your accessibility is important to us. Please let us know if you’d like accommodations (including accessible meeting rooms, captioning for virtual interviews, etc.) to help us remove barriers so that you can participate throughout the interview process.

We look forward to hearing from you!

Language Requirement:

Maîtrise d’une langue autre que le français pour offrir du soutien ou traiter avec des employés ou des collègues qui ont besoin de services et de soutien dans une langue autre que le français./This position requires proficiency in a language other than French to support or deal with employees who require services and support in a language other than French.

Federal law prohibits job discrimination based on race, color, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, religion, age, equal pay, disability and genetic information.