Directeur Principal ou Directrice Principale

**DÉTAILS DE LA RÉMUNÉRATION**:
**DESCRIPTION DU POSTE**:
**Aperçu du service**

Le groupe Validation des modèles est une fonction centralisée de Gestion des risques de modèle au sein de la Banque. Il a connu une croissance rapide au cours des dernières années, grâce à l’attention croissante des organismes de réglementation mondiaux à l’égard du risque de modèle. L’équipe Validation des modèles, Intelligence artificielle et Apprentissage automatique est responsable de l’examen, de la vérification et de l’approbation des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle élaborés et utilisés à l’échelle de l’entreprise (p. ex., Fraude, Risque de crédit de détail, Marketing, Traitement du langage naturel, Gestion de patrimoine TD, Gestion de Placements TD, Gestion de la trésorerie et du bilan, TD Assurance). En assurant une évaluation objective et indépendante des modèles, la fonction Validation des modèles est essentielle à la mesure et à la gestion efficaces du risque de modèle à l’échelle du Groupe Banque TD.

**DESCRIPTION DU POSTE**

Le titulaire du poste relèvera du vice-président associé (VPA), groupe Validation des modèles, Intelligence artificielle et Apprentissage automatique. Voici les responsabilités détaillées du poste:

- Diriger l’équipe Apprentissage automatique et science des données afin d’effectuer la validation de tous les modèles de fraude/cybersécurité qui sont jugés visés par la Politique en matière de risque de modèle à l’échelle de la TD.
- Recommander l’approbation des modèles ou d’autres mesures correctives en fonction de la validation indépendante.
- Diriger et soutenir une équipe de valideurs de modèle.
- S’assurer que les objectifs de rendement sont établis pour tous les employés et que la rétroaction sur le rendement est fournie régulièrement.
- Communiquer les objectifs et les stratégies du groupe et harmoniser les activités du groupe pour appuyer les objectifs d’affaires.
- Soutenir les activités de perfectionnement des employés, coacher et soutenir les subordonnés directs dans l’atteinte de leurs objectifs de perfectionnement personnel.
- Assumer un rôle de chef de file dans l’élaboration de normes et de procédures pour la vérification et la validation des modèles de fraude/cybersécurité qui sont conformes à la Politique en matière de risque de modèle de la Banque, qui respectent les pratiques gagnantes du secteur et du milieu universitaire, et qui respectent les exigences réglementaires.
- Répondre aux demandes des organismes de réglementation canadiens et américains et aux vérificateurs internes et externes dans le cadre de leur examen/audit des modèles et du processus et des procédures de vérification/validation. Fournir des renseignements et de l’aide, au besoin.
- Collaborer efficacement avec les groupes internes de développement de modèles, l’équipe Audit et les autres partenaires internes pour s’assurer que les modèles respectent les normes d’utilisation de la Banque.
- Jouer un rôle clé dans l’utilisation appropriée des modèles de fraude/cybersécurité. Déterminer le besoin de mettre en œuvre de nouveaux modèles/techniques à mesure que les normes du secteur évoluent et que les exigences réglementaires changent.
- Maintenir une connaissance professionnelle complète des techniques et des développements relatifs aux secteurs de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle et partager ses connaissances avec les partenaires d’affaires et la direction. Fournir une expertise aux unités fonctionnelles sur la modélisation et la validation en matière de fraude et de cybersécurité relative à l’intelligence artificielle ou à l’apprentissage automatique.

**EXIGENCES DU POSTE**
- Compétences avancées en analyse quantitative et en intelligence artificielle ou apprentissage automatique avec un diplôme d’études postsecondaires dans un ou plusieurs des domaines suivants : apprentissage automatique, intelligence artificielle, finances, ingénierie, génie logiciel, statistiques, économie/économétrie, mathématiques.
- Au moins quatre ans d’expérience dans l’élaboration ou la validation de modèles de fraude/cybersécurité, et au moins deux ans d’expérience dans la direction d’une petite équipe de scientifiques des données.
- Connaissance approfondie de la gestion du risque de fraude et de la détection des différents types d’attaques.
- Connaissance approfondie des algorithmes d’apprentissage automatique de données tabulaires, comme XGBoost/LightGBM, Random Forest, etc.
- Connaissance approfondie des concepts, des outils et des techniques d’explication/d’interprétation en matière d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique.
- Capacité à mener des recherches et à mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique à parti