工作地点
蒙特利尔，魁北克，加拿大
工作时间
37.5
行业
分析、信息和人工智能
薪酬详情
$156,500 - $190,000 CAD
公布的薪酬信息包括该职位特有的临时市场奖金，每年重新评估。
TD致力于为所有同事提供公平合理的薪酬。成长机会和技能提升是TD同事体验的重要特征。我们的薪酬政策和实践旨在帮助同事随着时间的推移在薪酬等级上进步，随着他们在职能上的提升。提供的基本工资可能会根据候选人的技能和经验、专业知识、地理位置以及行业和公司的其他特定需求而有所不同。
作为候选人，我们鼓励您就薪酬提出问题，并与您的招聘人员进行坦诚的对话，他们可以为您提供有关该职位的更详细信息。
职位描述
部门概述
模型验证（MV）小组是银行内的集中模型风险管理功能。近年来，该小组快速增长，反映了全球监管机构对模型风险的日益关注。人工智能/机器学习（AI/ML）模型验证（MV）小组负责对企业内开发和使用的AI/ML模型（例如，欺诈、零售信用风险、营销、NLP、TD财富管理、TD资产管理、财政资产负债管理、TD保险、TD证券）进行审查/审核和批准，包括生成式AI和其他现代深度学习模型。
• 职位描述
该职位向AI/ML模型验证小组的副总裁报告，主要负责领导团队，负责生成式AI、NLP和其他深度学习模型的审查/审核。
详细职责包括
• 领导GenAI/Agentic/LLM评估和测试领域的研发。
• 领导一支机器学习科学家团队，进行复杂AI/ML模型的验证，特别是生成式AI、LLM/NLP和深度学习模型。
• 验证（审查、测试/评估，并对模型开发者提出有效挑战）AI/ML模型，特别是生成式AI和深度学习模型。
• 根据独立验证，推荐模型批准或其他纠正措施。
• 领导和支持模型验证团队。
• 确保为所有员工设定绩效目标，并定期提供绩效反馈。
• 传达小组目标和策略，并协调小组活动以支持业务目标。
• 支持员工发展活动，指导和支持直接下属实现其个人发展目标。
• 在开发符合银行内部模型风险政策、行业和学术最佳实践以及监管要求的生成式AI、NLP和多样化深度学习模型的审核和验证标准和程序中担任领导角色。
• 响应来自加拿大和美国监管机构、内部和外部审计对模型及审核/验证过程和程序的审查/审核请求。根据需要提供信息和协助。
• 与内部模型开发小组、审计和其他内部合作伙伴有效合作，确保模型符合银行使用的必要标准。
• 在确保AI/ML模型的适当使用中发挥关键作用。识别随着行业标准的发展和监管要求的变化而实施新模型/技术的需求。
• 保持对AI和机器学习领域技术和发展的全面专业知识，并与业务合作伙伴和高级管理层分享知识。为业务部门提供生成式AI、LLM/NLP和其他深度学习建模和验证的主题专家意见。
• 及时了解生成式AI领域的进展，包括主要出版物、重要的大型语言模型（LLM）、评估指标、技术栈和数据集。
• 向技术和非技术利益相关者传达发现和建议。
该职位需要与来自不同模型开发小组和其他相关第二线风险控制功能的内部合作伙伴有效合作。
• 职位要求
• 具有高级定量和AI/ML技能，拥有计算机科学、机器学习/AI、工程、统计、数学等领域的高等学位。
• 4年以上生成式AI、LLM、NLP和其他深度学习模型的开发或验证经验；以及2年以上领导小型机器学习科学家团队的经验。
• 深入了解AI/ML方法论、概念和理论，包括生成式AI、深度学习、现代自然语言处理（NLP）、检索增强生成（RAG）、变压器、扩散模型等。
• 具备深度学习和生成式AI技术栈和库的经验，如PyTorch、PromptFlow、LangChain、HuggingFace等。
• 有动力保持对生成式AI、机器学习和云技术的最新进展的了解。
• 精通一种或多种脚本/编程语言，如Python。
• 熟悉云平台（如Azure、AWS）和大数据技术（如PySpark、Hadoop）。
• 熟悉数据结构、算法设计和面向对象编程（OOP）的原则。
• 了解机器学习可解释性/可解释性算法。
• 优秀的口头和书面沟通能力，以及利益相关者管理能力（职位需要撰写和审查技术性质的报告）。
• 强大的批判性和分析性思维能力。
• 出色的时间/项目管理和多任务处理能力，能够在最少监督下工作。
• 能够在快节奏、动态环境中独立和协作工作。出色的时间管理和多任务处理能力，能够在最少监督下工作。
• 优先资格
• 在相关会议和期刊上发表文章，并在GenAI/LLM领域进行研究是一个加分项。
• 能够从学术研究论文中实现AI/ML算法是一个加分项。
部门概述
模型验证（Model Validation – MV）小组是银行内的集中模型风险管理功能。近年来，该小组快速增长，反映了全球监管机构对模型风险的日益关注。
人工智能和机器学习模型验证（IA/AA – AI/ML MV）小组负责对企业内开发和使用的AI/ML模型（例如，反欺诈、零售信用风险、营销、NLP、TD财富管理、TD资产管理、资产负债管理、TD保险、TD证券）进行审查、评估和批准，包括生成式AI和其他现代深度学习模型。
职位描述
该职位向AI/ML模型验证小组的副总裁报告，主要负责领导团队，负责生成式AI、NLP和其他深度学习模型的审查和验证。
详细职责
• 领导GenAI/Agentic/LLM模型评估和测试领域的研发。
• 领导一支机器学习科学家团队，负责验证复杂的AI/ML模型，特别是生成式AI、LLM/NLP和深度学习模型。
• 验证（审查、测试/评估并对开发者提出建设性挑战）AI/ML模型，特别是生成式AI和深度学习模型。
• 根据独立验证，推荐模型批准或提出纠正措施。
• 领导和支持模型验证团队。
• 为所有员工设定绩效目标，并定期提供反馈。
• 传达小组目标和策略，并将活动与业务目标对齐。
• 支持员工发展，指导和支持团队成员实现其职业目标。
• 在开发符合银行内部模型风险政策、行业和学术最佳实践以及监管要求的生成式AI、NLP和深度学习模型的审核和验证标准和程序中担任领导角色。
• 响应来自加拿大和美国监管机构、内部和外部审计对模型及审核/验证过程和程序的审查请求。根据需要提供信息和协助。
• 与内部模型开发团队、审计和其他内部合作伙伴有效合作，确保模型符合银行使用的必要标准。
• 在确保AI/ML模型的适当使用中发挥关键作用。识别随着行业标准的发展和监管要求的变化而实施新模型/技术的需求。
• 保持对AI和机器学习领域技术和发展的全面专业知识，并与业务合作伙伴和高级管理层分享知识。为业务部门提供生成式AI、LLM/NLP和深度学习建模和验证的主题专家意见。
• 及时了解生成式AI领域的进展，包括主要出版物、重要的大型语言模型（LLM）、评估指标、技术栈和数据集。
• 向技术和非技术利益相关者传达发现和建议。
• 与来自不同模型开发小组和其他相关第二线风险控制功能的内部合作伙伴有效合作。
职位要求
• 具有高级定量和AI/ML技能，拥有计算机科学、机器学习/AI、工程、统计、数学等领域的高等学位。
• 4年以上生成式AI、LLM、NLP和其他深度学习模型的开发或验证经验；以及2年以上领导小型机器学习科学家团队的经验。
• 深入了解AI/ML方法论、概念和理论，包括生成式AI、深度学习、现代自然语言处理（NLP）、检索增强生成（RAG）、变压器、扩散模型等。
• 具备深度学习和生成式AI技术栈和库的经验，如PyTorch、PromptFlow、LangChain、HuggingFace等。
• 有动力保持对生成式AI、机器学习和云技术的最新进展的了解。
• 精通一种或多种脚本/编程语言，如Python。
• 熟悉云平台（如Azure、AWS）和大数据技术（如PySpark、Hadoop）。
• 熟悉数据结构、算法设计和面向对象编程（OOP）的原则。
• 了解机器学习可解释性/可解释性算法。
• 优秀的口头和书面沟通能力，以及利益相关者管理能力（职位需要撰写和审查技术性质的报告）。
• 强大的批判性和分析性思维能力。
• 出色的时间/项目管理和多任务处理能力，能够在最少监督下工作。
• 能够在快节奏、动态环境中独立和协作工作。出色的时间管理和多任务处理能力，能够在最少监督下工作。
优先资格
• 在相关会议和期刊上发表文章，并在GenAI/LLM领域进行研究是一个加分项。
• 能够从学术研究论文中实现AI/ML算法是一个加分项。
关于我们
TD是金融机构行业的全球领导者。按分行数量计算，它是北美第五大银行。每天，我们为超过2700万户家庭和企业提供传奇的客户体验，遍布加拿大、美国和全球。超过95,000名TD同事将他们的技能、才华和创造力结合起来，为银行、客户服务和支持的经济体服务。我们的愿景是成为更好的银行，我们的目标是丰富客户、社区和同事的生活。
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我们的全面薪酬计划
我们的全面薪酬计划反映了我们为帮助同事及其家人实现心理、身体和财务健康目标所做的投资。TD的全面薪酬包括基本工资、可变薪酬和许多其他关键计划，如健康和福利福利、储蓄和退休计划、带薪休假、银行福利和折扣、职业发展机会以及奖励和认可计划。了解更多
附加信息
我们很高兴您考虑在TD发展职业生涯。请放心，我们致力于帮助同事在个人和职业生活中取得成功。这就是为什么我们为他们提供发展对话、培训计划和具有竞争力的福利计划。
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培训和入职
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面试流程
我们将与选定的候选人联系以安排面试。我们将尽力通过电子邮件或电话与所有候选人联系，告知我们的决定。
适应措施
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语言要求（仅限魁北克）
不适用
