• 业务单元
QNB - 卡塔尔
• 部门
不适用
• 部
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，是该国首家卡塔尔所有的商业银行，已稳步发展成为中东和非洲（MEA）地区最大的银行。
QNB集团通过其子公司和联营公司在三大洲的31个国家开展业务，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个地点为多达2,000万客户提供服务，拥有4,300台ATM机的网络。
QNB一直保持着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认可。该银行还获得了许多来自国际专业金融出版物的奖项。
基于集团持续强劲的财务表现和不断扩大的国际影响力，根据品牌金融杂志，QNB目前在中东和非洲地区排名最有价值的银行品牌。
QNB集团拥有积极的社区支持计划，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计划中发挥着关键作用。该角色与业务和运营领导者密切合作，提供专家支持，利用数据分析和AI工具提供战略洞察和可操作的建议。通过基于假设的分析到机器学习（ML）项目和应用大型语言模型，数据科学家使用多种技术建模复杂的业务问题，包括预测或描述性分析、深度学习、生成AI和可视化。此外，他们通过监督业务洞察、报告和AI能力的发展来支持高级领导层，以便为决策过程提供信息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），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。 - 向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，考虑到集团的预算和目标，同时提高生产力，以最小化成本，避免浪费，并优化银行的利益。 - 促进成本意识和效率，提高生产力，以最小化成本，避免浪费，并优化银行的利益。 - 在授权范围内行事。
B. 客户（内部和外部）： - 与同行、关键部门利益相关者和第三方支持团队密切合作，识别和实施先进的数据驱动和AI解决方案，为QNB及其客户带来实质性价值。 - 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。 - 提供有关AI和数据科学在组织内潜力和实施的战略指导。 - 通过彻底和深刻的回答客户对银行产品的询问，努力为他们的请求提供创新解决方案。 - 确保活动按照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。 - 建立和维护与相关部门和单位的稳固有效关系，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，并寻求解决他们的请求。 - 按照与内部部门/单位的服务水平协议（SLA）进行活动，以改善周转时间。 - 建立和维护与相关部门/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、财务控制和风险提供及时/准确的数据。
C. 内部（流程、产品、监管）：
- 使用多种先进的机器学习技术开发预测模型以提取有意义的见解。 - 研究和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。 - 根据特定数据驱动项目的需要识别和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营销数据。 - 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。 - 建立AI开发和生产基础设施的最佳实践，包括云计算、Spark、GPU利用和容器化。 - 设计和进行分析，达到最高标准的模型验证、准确性，涵盖研究设计、方法论、算法和统计建模。
D. 学习与知识： - 确保全面了解业务需求，以提供最有效的数据、分析和AI解决方案。 - 拥有系统架构和限制的详细知识，以确定最佳问题解决方法。 - 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。 - 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。 - 积极识别数据科学领域的专业发展领域，并进行相关的开发活动。 - 寻找机会以保持在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。
E. 法律、监管和风险框架职责： - 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）及反恐融资（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。 - 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符合行为风险政策。 - 根据数据和AI计划的操作风险管理指南，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需的（内部和外部）研讨会和工作坊，以了解数据分析和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。 - 在业务过程中获得的客户数据和内部信息保持最严格的保密性，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。 - 保持高专业标准，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，最好是计算机科学、数据科学、软件工程、信息系统或相关定量领域的专业。
• 至少10年相关经验，最好是在数据科学家或相关角色中。
• 具有统计学、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学历的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，并具有使用机器学习、深度学习和LLM技术开发数据科学和AI解决方案的丰富实践经验。
• 对基于LLM的解决方案有扎实的知识和实施经验。
• 在银行业的经验是理想的。
• 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/CV
• 护照或QID复印件
• 教育证书复印件
