加拿大皇家银行（Scotiabank）多伦多分行的数据科学家职位。
职位编号：189815
加入一个以结果为导向、包容和高绩效文化的目标驱动型优胜团队。
职责
GOCT创新团队的数据科学家负责通过研究、设计和实施先进的机器学习解决方案，支持我们的全球运营和合规技术，并使其能够做出数据驱动的决策，推动创新。
职责
• 设计和实施机器学习模型、算法和应用程序，解决全球运营和合规技术背景下的复杂问题。
• 进行数据分析、数据清洗、特征工程和探索性数据分析，以识别大型数据集中的趋势、洞察和模式。
• 研究和识别可应用于机器学习解决方案开发的新技术、技巧和方法。
• 开发并保持对银行内部运营、业务和流程以及机器学习领域的行业最佳实践和新兴技术的深入了解。
• 与利益相关者合作，了解业务需求，并将其转化为可交付有价值的机器学习解决方案。
• 与其他工程团队和跨职能团队合作，提供概念验证，展示机器学习驱动创新和改进内部运营和业务的潜力。
• 向技术和非技术干系人员（包括高级管理层、业务伙伴和监管机构）传达复杂的技术概念和结果。
• 了解最新的机器学习研究和技术，并评估其对组织的潜在影响。
• 帮助团队适应最新的人工智能技术和服务，包括IBM WatsonX、Google Vertex AI、Azure OpenAI和AI Builder，以支持银行员工并改进流程。
• 培养创新和持续学习的文化，并为新的数据科学倡议和策略的发展做出贡献。
• 理解银行的风险承受能力和风险文化应该如何在日常活动和决策中加以考虑。
经验和教育背景
• 计算机科学、数学、统计学或相关领域的硕士学位或以上学历。
• 3年以上机器学习工程经验，具有在内部运营和业务中为复杂问题设计和实施机器学习解决方案的成功经验。
• 熟练掌握Python编程技能，并具有使用TensorFlow、Keras或PyTorch等流行机器学习框架的经验。
• 具备使用Hadoop、Spark和Hive等大数据处理技术以及AWS、Azure或GCP等云计算平台的经验。
• 熟练掌握Tableau、Power BI或类似的数据可视化和报告工具。
• 具备软件工程原理和最佳实践的深刻理解，包括版本控制、测试和敏捷开发方法论。
• 出色的沟通和协作能力，能够与跨职能团队有效合作。
• 出色的分析和解决问题的能力，具有将机器学习技术应用于复杂业务问题的能力。
地点：加拿大安大略省士嘉堡
加拿大皇家银行是美洲地区的一家领先银行。我们以“为每个未来”为宗旨，通过广泛的咨询、产品和服务，包括个人和商业银行业务、财富管理和私人银行业务、公司和投资银行业务以及资本市场，帮助我们的客户、他们的家庭和他们的社区取得成功。
在加拿大皇家银行，我们重视每个个体带给银行的独特技能和经验，并致力于为每个人创造和维持一个包容和可访问的环境。如果您在招聘和选拔过程中需要住宿（包括但不限于可访问的面试场地、可替代格式文件、美式手语口译员或辅助技术），请告知我们的招聘团队。如果您需要技术支持，请点击这里。候选人必须直接在线申请才能被考虑该职位。感谢所有申请者对加拿大皇家银行职业的兴趣；但只有那些被选中进行面试的候选人将受到联系。 
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