المسمى الوظيفي: AVP- Compliance Technology – Transaction Monitoring Model

الشركة: First Abu Dhabi Bank

تفاصيل الوظيفة: المسمى الوظيفي

المسمى الوظيفي PRB

وصف

الوصف الوظيفي للعمل تحت إشراف شركة FAB Group Compliance Technology لتحسين وضبط والتحكم في نظام مراقبة المعاملات المستخدم من قبل مناطق دولية معينة من FAB. حتى يتم تنفيذ العمل بطريقة متحكم بها ومتسقة. تحسين وتحسين نموذج فحص العقوبات إجراء تقييم مفصل لنموذج فحص المعاملات مع التركيز على قواعد بيانات العملاء والمنتج وشرائح العملاء وأنواع المنتجات وأنواع وأشكال الدفع ، الأساسية الأنظمة المالية وبوابات الدفع وخطوط البيانات الأخرى. تطوير خارطة طريق واضحة بناءً على نتائج التقييم التفصيلي. تطوير وثائق التكوين الفني وصحائف الوقائع والإجراءات للحفاظ على هذه المستندات محدثة بشكل مستمر. تقييم أداء سيناريوهات مكافحة غسل الأموال في سياق تقبل البنك للمخاطر وسياسة مكافحة غسل الأموال. تطوير منهجية وتنفيذ تقييم تصنيف مكافحة غسل الأموال لتحديد مخاطر مكافحة غسل الأموال المرتبطة بمنتجات وخدمات البنك ، وتحليل بيانات العملاء والحسابات والمعاملات التاريخية لتطوير قطاعات عملاء مكافحة غسل الأموال بناءً على العميل والملف التعاملي لمحفظة عملاء البنك. الاستفادة من خوارزميات الماكينة ذات الصلة (على سبيل المثال – k-mean clustering) لتبسيط تقسيم العملاء ونشر النموذج لتمكين تقسيم العملاء الديناميكي. قم بضبط سيناريوهات AML وتجزئة العملاء باستخدام التقنيات ذات الصلة (اختبار ATL / BTL ، التحليل الإحصائي للمعلمات ، تقليل الأبعاد ، PCA ومحاكاة النموذج وما إلى ذلك) تنفيذ والإشراف على بيئة تحليلات مخصصة لاستخدامها في الضبط وتحليلات البيانات. الإشراف على تنفيذ التغييرات / التحديثات في بيئات الإنتاج بعد الاختبار الشامل في بيئات الاختبار. تنفيذ إطار حوكمة النظام ، أي إطار عمل شامل يتكون من عمليات التحكم والتحقق من الصحة التي تختبر إعدادات نظام الإنتاج / المعلمات / التكوين / رسم الخرائط / سمات التصميم مقابل إعدادات النظام المطلوبة / المعلمات / التكوين / رسم الخرائط / سمات التصميم. إجراءات رمز على مجموعة من تي الأنظمة الأساسية للتحليلات والتكنولوجيات لدعم تنفيذ إطار عمل حوكمة النظام. مراقبة آليات / عمليات التحكم التي يتم تنفيذها يوميًا عبر لوحات المعلومات والتقارير التي يتم إنشاؤها تلقائيًا واستعلامات قاعدة البيانات المخصصة التي تعتمد على البرامج النصية ، وتقييم نتائج آليات / عمليات التحكم وفي تؤثر حالة الإخفاقات (تكنولوجيا المعلومات ، النظام ، ETL والأخطاء المتعلقة بالبيانات وما إلى ذلك) على أي / كل ما يلي: تغذية البيانات / خطوط أنابيب ETL عبر بنية البيانات بالكامل (المصدر إلى نظام الامتثال). أداء التصفية (الخوارزميات ، القواعد ، المعلمات ، وتخطيط البيانات والتكوين ، وما إلى ذلك ،) أداء السيناريو (المعلمات ، تعيين البيانات والتكوين ، إلخ) قوائم انتظار التنبيه ، إدارة الحالة وجوانب سير العمل ، آليات الإبلاغ ، التأثير العام لأي إخفاقات على برامج فحص مكافحة غسيل الأموال والعقوبات. وضع خطط علاجية لمعالجة التأثير الناجم عن أي فشل وتضمين ذلك في التقارير الدورية للإدارة العليا جنبًا إلى جنب مع خطط العلاج المقترحة. الإشراف على تنفيذ خطط الإصلاح وإجراء البيانات الكافية واختبار النظام لضمان معالجة المشكلات بشكل صحيح. إجراء اختبار رقابة عشوائي فيما يتعلق بمشهد فحص العقوبات وحيث يتم العثور على أوجه قصور ، وتطوير خطط العلاج والإشراف على تنفيذها. وضع تقارير مراقبة وتحقق منتظمة للإدارة العليا توضح الجوانب التالية: أ. نتائج عمليات / آليات التحكم الآلي. أعطال النظام / البيانات وتأثيرها على برامج فحص العقوبات ج. يتم الإصلاح فيما يتعلق بالأعطال د. المصادقة على المعالجة التي تم إجراؤها والتأكيد المستقل المتعلق بالمعالجة ه. نتائج اختبار الضبط العشوائي المستقل. الأداء العام لمشهد فحص العقوبات والتوصيات لضمان استمرار أداء النموذج في تلبية المتطلبات التطوير المتخصص وتحليل البيانات وإعداد التقارير الاضطلاع بتطوير تطبيقات / نصوص مخصصة باستخدام تحليلات البيانات والأنظمة الأساسية التقنية (SQL و Python و R و Alteryx و PowerBI و Tableau إلخ) استجابة لطلبات محددة ، قم بتطوير لوحات معلومات مخصصة لتوفير التحديثات تلقائيًا للإدارة العليا باستخدام منصات التصور الشائعة (PowerBI و Tableau). تساعد التكنولوجيا في إنتاج الإجراءات والعمليات المتوافقة مع سياسة المجموعة لوظيفة TDR الجديدة للمجموعة ، المساعدة في إجراء دراسات الجدوى للتقييم الحاجة إلى أنظمة جديدة وتوفير مدخلات فنية أثناء اختيار موردي التكنولوجيا المساعدة في تمارين مثل التصميم وبنية النظام للأنظمة ذات الصلة بالامتثال من خلال التشاور مع مستخدمي الأعمال. الحفاظ على الجدول الزمني وسير العمل لتقارير متعددة نشر لوحات معلومات الإدارة عن طريق استخراج البيانات ذات الصلة من أنظمة المصدر بما في ذلك استخدام الاستعلامات المنطقية والبرمجة الأساسية ، والتعاون مع زملاء الامتثال للحصول على معلومات لملء لوحات المعلومات ، وتقديم لوحات معلومات MI لقيادة الفريق لمراجعتها. يفضل المؤهلات في الاقتصاد وعلوم الكمبيوتر والرياضيات والدراسات المالية والقانونية والقانونية أو دراسات الأعمال. مؤهلات الدراسات العليا مع مزيج من تخصصات المالية والقانون والاقتصاد وعلوم الكمبيوتر مرغوبة للغاية. من 6 إلى 8 سنوات من الخبرة مع المؤسسات المالية الأوروبية أو أمريكا الشمالية والهيئات التنظيمية و / أو شركات الخدمات المهنية مع التركيز على تكنولوجيا الجرائم المالية وتحليلات مسارات / خدمات العمل. يفضل خريجو المؤهلات في الاقتصاد أو علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الدراسات المالية أو القانون أو القانون أو دراسات الأعمال. مؤهلات الدراسات العليا مع مزيج من التخصصات المالية والقانون والاقتصاد وعلوم الكمبيوتر مرغوبة للغاية .3. معرفة وظيفية ومجال قوية بالامتثال للجرائم المالية خاصة في لوائح مكافحة غسل الأموال والعقوبات 4. خبرة قوية في تنفيذ و / أو تحسين مراقبة المعاملات وفحص العملاء وأنظمة فحص الدفع. خبرة و / أو معرفة قوية تتعلق بهندسة ومكدسات التكنولوجيا المصرفية المعقدة ، مثل البيئة متعددة الأنظمة ، وتخزين البيانات للاستخدامات الشائعة ، وإدارة البيانات الرئيسية والقنوات الرقمية ، إلخ. خبرة قوية في ضبط / معايرة مراقبة المعاملات ، وأنظمة فحص العملاء وفحص الدفع بهدف تحسين أحجام التنبيه بشكل دفاعي باستخدام إجراءات تحليل البيانات وتطبيق النمذجة الإحصائية. يفضل خبرة قوية في التحقق من وتقييم وإدارة نماذج مكافحة غسل الأموال والعقوبات. تجربة التنسيق مع المنظمين مرغوب فيه للغاية .8. معرفة منتجات وخدمات FI والخبرة في تقييمها لمخاطر الجرائم المالية. خبرة في تطوير السياسات والإجراءات والضوابط للتخفيف من المخاطر المحددة .9. خبرة في التحقيق في حالة التنبيه والتصعيد وإجراءات التوثيق. خبرة في كتابة التقارير والقدرة على تقديم المفاهيم التقنية المعقدة بطريقة موجزة وسهلة الفهم. خبرة في تطوير سيناريوهات AML على الأنظمة الأساسية الرائدة ، وتكرار منطق السيناريو في SQL و / أو Python. فهم التصنيف / تقييم العلم الأحمر. تجربة مع Avaloq AML مرغوب فيه للغاية. يبرع في استخدام استخراج البيانات والتحليل والتقنيات الإحصائية لأداء / تحسين تقسيم العملاء ، وتعيين حدود سيناريو AML الخاضعة للتوزيع على مستوى القطاع وإجراء اختبار ATL / BTL لضبط العتبات وما إلى ذلك. خبرة في استخدام نماذج التعلم الآلي لتنفيذ التجزئة الفعالة والعتبات السلوكية (على سبيل المثال – k-mean clustering). معرفة الحلول مثل Siron AML و SAS AML و NICE Actimise و FCCM وما إلى ذلك مرغوب فيه للغاية. يبرع في ضبط أنظمة فحص العقوبات التي قد تتضمن: استخدام تقنيات تحليل البيانات لتطوير القواعد ، ونماذج التسجيل / الترجيح ، ومعالجة اللغة الطبيعية وتقنيات المطابقة الضبابية. / السجلات لتحديد الإيجابيات الخاطئة 13. يفضل الخبرة مع Finastra Total Screening. خبرة مع مجموعات الفحص FircoSoft و Pelican و NetReveal و SironEMBARGO وما إلى ذلك مرغوب فيها للغاية. خبرة في نماذج البيانات المصرفية المعقدة ، وفهم وظائف ETL المعقدة ، وتخطيط البيانات وإدارة تكوين النظام ، إلخ. خبرة واسعة في تحليل البيانات والتعدين والجدل والتقنيات الهندسية. خبرة واسعة في SQL والقدرة على تطوير الإجراءات المخزنة ، وكتابة T-SQL الديناميكية والوظائف المخصصة ، إلخ 16. خبرة في تطوير البرامج النصية ETL لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها. القدرة على تحليل النصوص الموجودة ومقتطفات التعليمات البرمجية لتحسينها 17. الكفاءة في الترميز على SQL و Python و R. خبرة في تطوير التقارير ولوحات المعلومات باستخدام Power BI / Tableau و / أو SSRS18. معرفة قوية بأجهزة الكمبيوتر في بيئة مركز البيانات بما في ذلك مفاهيم الشبكات والتخزين والذاكرة والمعالجات وما إلى ذلك. القدرة على استكشاف أعطال النظام وتنفيذ التدابير العلاجية.

المرتب المتوقع::
*احيانا لا يكون متوفرا بناء على رغبة المعلن

العنوان: Abu Dhabi