Lead, Data & AI Solutions – Enterprise Risk

О роли:

Функция управления корпоративными рисками (Enterprise Risk Management, ERM) поддерживает в Payoneer управление рисками в масштабе всей компании, отчётность по рискам, управление рисковыми событиями, управление проблемами, оценки рисков, средства контроля и процессы надзора.

Эта роль будет двигать инициативы по трансформации в области данных, аналитики, автоматизации и ИИ в департаменте Risk & Resilience. Специалист будет руководить проектами по данным о корпоративных рисках, усиливать возможности аналитики и отчётности по рискам, а также проектировать и создавать практичные решения на основе ИИ, которые улучшают процессы управления, рисков и комплаенса (Governance, Risk and Compliance, GRC).

Это практическая роль для того, кто умеет сочетать знание процессов GRC, системное администрирование, анализ данных, создание решений на основе ИИ и работу с заинтересованными сторонами.

Успешный кандидат поможет улучшить работу команд по рискам и управлению: упростить рабочие процессы, повысить качество данных, автоматизировать ручные процессы, улучшить отчётность и определить, где ИИ или собственные инструменты могут дополнить существующие платформы GRC.

Роль хорошо подойдёт тому, кто обладает аналитическим складом ума, технически любопытен, комфортно чувствует себя в быстро меняющейся среде финтеха и стремится создавать практичные инструменты, которые улучшают управление, управление рисками, комплаенс, аудит и принятие решений.

• Руководить проектами по данным и аналитике корпоративных рисков: от постановки проблемы и сбора требований до поиска источников данных, анализа, проектирования решения, внедрения и принятия его пользователями.

• Участвовать в разработке и реализации дорожной карты ERM по трансформации в области данных, аналитики, автоматизации и ИИ, включая выявление и приоритизацию наиболее ценных инициатив.

• Проектировать и разрабатывать аналитику по рискам, дашборды и управленческую отчётность по таким областям, как оценки корпоративных рисков, рисковые события, проблемы, средства контроля, ключевые индикаторы риска (Key Risk Indicators, KRIs), результаты аудита, меры по устранению, первопричины и возникающие риски.

• Анализировать данные по рискам и GRC, чтобы выявлять тенденции, концентрации рисков, повторяющиеся темы, слабые места контроля, возникающие риски и возможности для действий руководства.

• Проектировать и внедрять автоматизированные процессы сбора, преобразования, проверки и анализа данных, подготовки отчётности и последующего взаимодействия с заинтересованными сторонами.

• Руководить проектированием, прототипированием и внедрением решений GRC на основе ИИ в областях оценки рисков, управления проблемами, анализа рисковых событий, мониторинга контроля, управления KRI, отчётности, управления знаниями, классификации, обобщения и тематического анализа.

• Преобразовывать бизнес-требования и требования в области рисков в понятные проектные решения, рабочие процессы, пользовательские сценарии, требования к данным, функциональные спецификации, прототипы и критерии приёмки.

• Создавать и тестировать практичные решения с использованием аналитики данных, бизнес-аналитики, автоматизации, генеративного ИИ и средств low-code или no-code разработки.

• Взаимодействовать с командами Technology, Data, AI, Security и Privacy, чтобы определить подходящие технические подходы, источники данных, интеграции, архитектуру и модели внедрения.

• Устанавливать надлежащие средства контроля для решений на основе ИИ и автоматизации, включая чувствительность данных, конфиденциальность, безопасность, управление доступом, валидацию, надёжность, объяснимость, документацию, возможность аудита, мониторинг и контроль со стороны человека.

• Руководить проверками качества данных и инициативами по его улучшению, включая выявление пробелов в данных, несоответствий, дублирующейся информации, устаревших записей и ограничений отчётности.

• Управлять пилотными проектами и инициативами proof-of-concept на основе ИИ, оценивать результаты, учитывать обратную связь пользователей и разрабатывать планы контролируемого внедрения и более широкого распространения.

• Измерять эффективность инициатив департамента в области данных, автоматизации и ИИ с помощью определённых показателей успеха, включая рост эффективности, улучшение качества данных, принятие пользователями, точность отчётности и ценность для принятия решений.

• Готовить аналитические выводы по рискам, дашборды и аналитические материалы для высшего руководства, управленческих форумов и других ключевых заинтересованных сторон.

• Поддерживать взаимодействие с заинтересованными сторонами, обучение, управление изменениями и мероприятия по внедрению новых возможностей аналитики, автоматизации и ИИ.

• При необходимости поддерживать более широкие мероприятия ERM и инициативы по рискам в масштабе всей компании, включая оценки рисков, мониторинг рисков, материалы для управления, управленческую отчётность, капитальное моделирование и стратегические проекты.

• Серьёзный опыт руководства проектами трансформации в области данных, аналитики, автоматизации или технологий, предпочтительно в сфере управления корпоративными рисками, операционных рисков, комплаенса, внутреннего аудита или другой функции управления.

• Глубокое понимание процессов управления рисками и GRC, включая оценки рисков, рисковые события, управление проблемами, управление средствами контроля, KRIs, результаты аудита, отслеживание устранения замечаний и отчётность по управлению.

• Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем, умение работать со сложными и фрагментированными наборами данных и превращать их в понятные, применимые на практике выводы о рисках.

• Практический опыт разработки дашбордов, аналитических инструментов, автоматизированной отчётности или решений на основе данных с использованием бизнес-аналитики, визуализации данных, запросов, автоматизации или аналогичных технологий.

• Практический опыт проектирования, прототипирования или создания решений на основе ИИ, включая генеративный ИИ, автоматизацию рабочих процессов, интеллектуальную классификацию, обобщение, тематический анализ или возможности управления знаниями.

• Умение преобразовывать бизнес-проблемы и проблемы в области рисков в структурированные требования, потребности в данных, проектные решения и практичные планы внедрения.

• Понимание принципов управления данными, включая качество данных, управление, происхождение данных (lineage), контроль доступа, валидацию, документацию и точность отчётности.

• Сильные навыки ответственности за проект, умение управлять инициативами от замысла и проектирования до разработки, тестирования, внедрения и принятия пользователями.

• Сильные навыки коммуникации и работы с заинтересованными сторонами, включая умение ясно объяснять концепции данных, технологий, ИИ и рисков как техническим, так и нетехническим аудиториям.

• Умение работать самостоятельно, управлять несколькими приоритетами и эффективно достигать результатов в быстро меняющейся глобальной среде.

• Практический настрой и готовность анализировать данные, создавать прототипы, тестировать решения, устранять проблемы, документировать результаты и поддерживать внедрение.

• Степень бакалавра в области Data Analytics, информационных систем, компьютерных наук, инженерии, финансов, управления рисками, бизнеса или смежной области либо эквивалентный профессиональный опыт.

• Пять или более лет соответствующего опыта в области аналитики данных, автоматизации, внедрения решений на основе ИИ, управления рисками, трансформации GRC, операционных рисков, комплаенса, внутреннего аудита, технологических рисков или смежной области.

• Обязателен подтверждённый опыт реализации решений в области данных, аналитики, автоматизации или на основе ИИ от первоначального замысла до внедрения.

• Опыт работы с бизнес-аналитикой, аналитикой данных, автоматизацией, low-code или no-code разработкой либо инструментами разработки на основе ИИ является весомым преимуществом.

• Опыт работы с такими инструментами, как Power BI, Tableau, SQL, Python, Microsoft Power Platform, Lovable или аналогичными технологиями, будет преимуществом.

• Предпочтителен опыт работы в финтехе, финансовых услугах, платежах, банковской сфере, технологиях или другой регулируемой среде.

• Опыт поддержки функций Second Line или Third Line будет преимуществом.

Мы стремимся создавать разнообразное и инклюзивное рабочее место. Payoneer — работодатель равных возможностей, и все подходящие кандидаты будут рассмотрены на должность независимо от расы, цвета кожи, происхождения, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национальной принадлежности, возраста, статуса инвалидности, статуса ветерана, находящегося под защитой, или любой другой характеристики, защищённой законом. Если на любом этапе найма вам потребуются разумные меры по адаптации, обратитесь к рекрутеру, который ведёт эту вакансию, для необходимых корректировок. Решения по запросам о разумных мерах по адаптации принимаются в каждом случае индивидуально.