业务单元
QNB - 卡塔尔
部门
不适用
地点
多哈，卡塔尔
截止日期
2026年12月31日
关于QNB
QNB集团成立于1964年，是卡塔尔首家卡塔尔人拥有的商业银行，已稳步成长为中东和非洲（MEA）地区最大的银行。
QNB集团通过其子公司和关联公司在三大洲的31个以上国家开展业务，提供全面的先进产品和服务。员工总数超过28,000人，通过1,000个网点为多达2,000万客户服务，拥有4,300台ATM机的网络。
QNB保持了其作为区域内评级最高的银行之一的地位，获得了包括标准普尔（A）、穆迪（Aa3）和惠誉（A+）在内的领先信用评级机构的高度评价。该银行还获得了许多来自国际专业金融出版物的奖项。
根据集团持续强劲的财务表现和不断扩展的国际影响力，QNB目前在《品牌金融》杂志的排名中被评为中东和非洲最有价值的银行品牌。
QNB集团积极参与社区支持计划，并赞助各种社会、教育和体育活动。
职位概要
数据科学家在推动银行的高级分析和AI计划中扮演着关键角色。此角色与业务和运营领导紧密合作，提供专家支持，利用数据分析和AI工具提供战略见解和可行的建议。通过假设分析到机器学习（ML）项目并应用大型语言模型，数据科学家使用多种技术建模复杂的业务问题，包括预测或处方分析、深度学习、生成AI和可视化。此外，他们通过监督业务见解、报告和AI能力的发展来支持高级领导，以告知决策过程并推动有影响力的结果。
主要职责
A. 股东与财务： - 实施关键绩效指标（KPI）并监控数据和AI驱动解决方案的性能，以衡量其对业务结果的影响。 - 在数据分析和AI项目中促进成本意识和效率，以最小化开支并最大化回报。 - 实施关键风险指标（KRI）并有效管理集团对数据和AI相关风险的暴露。 - 协调并获得EVP数据与分析的批准，以进行可能影响资本或运营支出的项目和新系统。 - 参与整体QNB数据与分析战略的执行。 - 根据用户需求传达全面且具有成本效益的数据、分析和AI解决方案，考虑集团的预算和目标，同时提高生产力，以最小化成本，避免浪费，并优化银行的收益。 - 促进成本意识和效率，提高生产力，以最小化成本，避免浪费，并优化银行的收益。 - 在授权范围内行事。
B. 客户（内部与外部）： - 与同行、关键部门利益相关者和第三方支持团队密切合作，识别并实施先进的数据驱动和AI解决方案，为QNB及其客户提供实质性价值。 - 将复杂的业务需求转化为全面的数据科学和分析需求，以支持战略业务决策。 - 提供关于AI和数据科学在组织中潜力和实施的战略指导。 - 通过全面和深入的响应协助客户解答他们对银行产品的询问，并努力为他们的请求提供创新解决方案。 - 确保活动根据与内部部门和单位的服务水平协议（SLA）进行，以显著改善周转时间。 - 建立并维护与相关部门和单位的稳固且有效的关系，以实现集团的总体目标。 - 在需要时向外部和内部审计师、合规团队、财务控制和风险管理提供准确及时的数据。 - 协助客户解决他们对银行产品的所有查询，并寻求解决方案。 - 根据与内部部门/单位的服务水平协议（SLA）进行活动，以改善周转时间。 - 建立并维护与相关部门/单位的强大/有效关系，以实现集团的目标。 - 在需要时向外部/内部审计师、合规、财务控制和风险管理提供及时/准确的数据。
C. 内部（流程、产品、监管）：
- 使用多种高级机器学习技术开发预测模型以提取有意义的见解。 - 研究并实施数据分析和人工智能领域的前沿技术和工具，以简化数据分析流程并增强决策制定。 - 根据特定的数据驱动项目的需要识别并实施新的统计或数学方法。 - 构建稳健的数据驱动模型以解决复杂的业务问题，并采用大规模实验、分析和可视化技术生成高效且可重复的见解。 - 将领域知识整合到AI解决方案中，例如利用金融风险数据、客户旅程分析、质量预测以及销售和市场数据。 - 持续监控AI驱动模型的性能和健康状况，确保高质量的输出和效率。 - 为AI开发和生产基础设施建立最佳实践，包括云计算、Spark、GPU利用和容器化。 - 设计并进行具有最高标准的模型验证、准确性、研究设计、方法论、算法和统计建模的分析。
D. 学习与知识： - 确保全面理解业务需求，以提供最有效的数据、分析和AI解决方案。 - 具备系统架构和限制的详细知识，以确定最佳的问题解决方法。 - 理解用户需求和现有数据结构，通过增强现有系统或实施新系统提供适当的解决方案。 - 及时了解机器学习、人工智能和数据分析领域的方法、工具和行业趋势。 - 主动识别数据科学领域的专业发展机会，并进行相关的发展活动。 - 寻找机会以跟上AI和数据分析领域的最新进展。 - 在应用开发部门内定期召开会议，重点讨论进展、解决问题和解决与AI和数据分析项目相关的关注点。
E. 法律、监管和风险框架责任： - 遵守所有相关的法律、监管和内部合规要求，包括但不限于数据保护、欺诈控制和反洗钱（AML）与反恐融资（CTF）政策。 - 理解并有效履行您在三道防线框架中的角色，以识别、衡量、监控、管理和报告与数据、分析和AI项目相关的风险。 - 根据行为风险政策，通过道德和负责任地利用AI和分析工具确保客户的最佳结果。 - 根据数据和AI计划的运营风险管理指南，支持风险和控制自我评估（RCSA）、关键风险指标（KRI）、事件报告和补救流程。 - 完成组织提供的所有强制性培训，以达到并保持数据科学、分析和AI领域所需的能力水平。 - 按照指示参加所有必要的（内部和外部）研讨会和工作坊，以掌握数据分析和AI领域的最新进展和最佳实践。
F. 其他： - 确保高标准的数据保护和保密性，以保护所有数据和系统。 - 在业务过程中获取的客户数据和内部信息保持最高机密性，并仅在需要知道的基础上向高级管理层、审计和合规职能以及相关监管机构提供此类信息。 - 维持高专业标准以维护组织的声誉并加强其在数据分析和AI领域的领导地位。 - 管理层可能不时要求的所有其他与数据分析和AI相关的临时职责/活动。
教育和经验要求
大学毕业，最好主修计算机科学、数据科学、软件工程、信息系统或相关的定量领域。
至少10年相关经验，最好在数据科学家或相关角色中。
在统计学、ML、计算机科学或自然科学，特别是物理学或任何工程学科或同等领域拥有博士学位将是理想的。
候选人必须在ML、AI、认知科学或数据科学方面有专长，并在使用机器学习、深度学习和LLM技术开发数据科学和AI解决方案方面有丰富的实践经验。
对基于LLM解决方案的知识和实施经验。
有银行业经验者优先。
必须具备云技术、Python和全栈工程的扎实知识。
注意：您需要附上以下文件：
简历/履历
护照或QID复印件
教育证书复印件
