Lead Data Scientist, Fraud Applied AI & Innovation

RBC
TORONTO, Ontario, Canada Vor Ort Lead 27.05.2026
Data Scientist Data Engineer Data Science ki
Auf einen Blick

Führe ein Team von Senior Data Scientists bei der Entwicklung und Implementierung von Fraud-Detection-Strategien. Verantwortung für ML-Modellentwicklung, Teamleitung und Zusammenarbeit mit Enterprise-Stakeholdern.

💰 CAD 140.000–180.000/Jahr 📊 Lead 🕒 Vollzeit 🌍 Hybrid 🗺️ Americas
  • 5+ Jahre ML/Data Science
  • 1-3 Jahre Teamleitung
  • Python, R, SQL
  • Git/GitHub Kenntnisse
machine-learning python r sql fraud-detection leadership mentoring git
✅ Geeignet für
  • Erfahrene Data Scientists mit Leadship-Interesse
  • ML/AI-Spezialisten im Finanzsektor
🚫 Weniger geeignet
  • Junior/Entry-Level Data Scientists
  • Reine Einzelbeitrag-Techniker ohne Führungserfahrung
💡 Gut zu wissen
  • Starke Banking/Financial Crime Domäne erforderlich
  • Kanadische Regulatorik (EMRM, DSA) Verständnis hilfreich
  • Python/R Mastery essentiell für technische Glaubwürdigkeit

Über das Unternehmen

RBC ist eine der größten und erfolgreichsten Banken der Welt. Wir konzentrieren uns darauf, vertrauenswürdige Finanzberatung zu liefern und unseren Kunden sowie Gemeinschaften zu helfen, zu wachsen und zu prosperieren.

Deine Aufgaben

  • Leitung von Fraud Management Machine Learning und AI-Weiterentwicklung, Verwaltung und Mentoring eines Teams von Senior Data Scientists
  • Entwicklung einer Strategie für prädiktive Fraud-Detection-ML-Modelle
  • Festlegung von Standards für ML-Modellentwicklung, Konsistenz, Genauigkeit und Wiederholbarkeit sicherstellen
  • Zusammenarbeit mit Partnern und Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen zur Identifikation neuer Fraud-Risiken
  • Mentoring und berufliche Entwicklung des Teams durch 1-on-1s, Performance Reviews und Zielplanung
  • Leitung der Entwicklung und Implementierung der Data Science ML-Strategie

Deine Voraussetzungen

  • 5+ Jahre Erfahrung in Machine Learning, Data Mining und Statistik
  • 1-3 Jahre Erfahrung in Teamleitung oder Personalmanagement
  • Starke praktische Kenntnisse in Python, R, SQL und ähnlichen Programmiersprachen
  • Arbeitskenntnisse von Big-Data-Frameworks (Hadoop)
  • Starkes Verständnis von Versionskontrolle (Git/GitHub)
  • Komplexe Datenanalysen auf großen Datenmengen durchführen können
  • Bachelor-Abschluss in einer quantitativen Disziplin

Benefits

  • Umfassendes Total Rewards Programm mit Boni und flexiblen Leistungen
  • Führungskräfte, die deine Entwicklung unterstützen
  • Möglichkeit, Unterschied zu machen und bleibende Auswirkungen zu haben
  • Dynamisches, kollaboratives, progressives und hochleistendes Team