About Commercial Bank Of Qatar
Commercial Bank, founded in 1975 and headquartered in Doha, plays a vital role in Qatar’s economic development by offering a range of personal, business, government, international and investment services.
We believe in empowering our employees, providing them with opportunities for growth and professional development.
By Joining us, you’ll be part of a workplace culture that fosters innovation, supports work-life balance, and encourages you to reach your full potential.
Join us in shaping the future of banking!
Job Summary
- Responsible for developing advanced machine learning models for banking use cases including pricing optimization, customer propensity modelling, and recommendation systems.
- This senior role requires deep expertise in statistical modelling and machine learning combined with substantial banking and financial services domain knowledge .
- The position focuses on translating complex business problems in areas such as Risk, Finance, Retail Banking, and Wholesale Banking into actionable ML solutions.
- Will leverage their understanding of banking products, regulatory requirements, and financial metrics to build models that drive measurable business value.
- The role requires a balance of domain expertise and technical capability, with sufficient programming skills in Python and SQL to develop and deliver working prototypes that can be transitioned to production.
Key Accountabilities
- ML Model Development
- Design and develop machine learning models for pricing optimization, including dynamic pricing, rate optimization, and fee structures.
- Build propensity models for customer behavior prediction including churn, cross-sell, upsell, and product adoption.
- Develop recommendation systems for personalized product offerings, next-best-action, and customer engagement.
- Banking Domain Application
- Apply deep banking domain knowledge to frame business problems as ML solutions with measurable outcomes.
- Partner with Risk, Finance, and business units to identify high-value modeling opportunities.
- Ensure models incorporate relevant regulatory requirements, risk considerations, and business constraints.
- Analysis & Insights
- Conduct exploratory data analysis to identify patterns, relationships, and modeling opportunities in banking data.
- Translate model outputs into actionable business recommendations and insights.
- Develop model performance metrics aligned with business KPIs and financial outcomes.
- Create data visualizations and reports for stakeholder communication.
- Prototyping & Delivery
- Develop working prototypes in Python demonstrating model functionality and business value.
- Create clear documentation of model methodology, assumptions, limitations, and use cases.
- Collaborate with ML Engineers and AI Engineers to transition prototypes to production systems.
- Stakeholder Collaboration
- Partner with business stakeholders to understand requirements and validate model outputs.
- Present model results, methodology, and recommendations to senior management.
- Contribute to model governance, validation, and documentation requirements.
- Ensure compliance with data policies, ethical standards, and regulatory requirements.
Key Competencies
- Machine Learning & Statistics
- Expert knowledge of supervised and unsupervised learning techniques for classification, regression, and clustering.
- Deep experience with pricing models, propensity modeling, and recommendation systems.
- Strong foundation in statistical analysis, hypothesis testing, and experimental design.
- Familiarity with deep learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) for advanced use cases.
- Banking Domain Expertise
- Comprehensive understanding of banking products (Retail or Corporate business), services, and customer lifecycle.
- Knowledge of Risk functions including credit risk, market risk, and operational risk frameworks.
- Understanding of Finance functions including P&L drivers, cost allocation, and profitability analysis.
- Familiarity with regulatory requirements affecting model development (IFRS 9, Basel, etc.).
- Technical Skills
- Python for data analysis and model development (pandas, scikit-learn, XGBoost, etc.).
- SQL – Advanced user (Stored Procedures, Window functions, Temp Tables, Recursive Queries).
- Experience with data visualization and reporting tools.
- Familiarity with Git (GitHub/GitLab) for version control.
- Basic understanding of Spark for large-scale data processing.
- Awareness of MLOps practices and model deployment concepts (MLflow, TFX).
- Communication & Collaboration
- Ability to translate complex analytical concepts into business language for non-technical stakeholders.
- Strong presentation skills for executive-level communication.
- Experience working with cross-functional teams across business and technology.
- Agile methodologies (Kanban, Scrum) experience.
Qualifications & Experience
- Master's degree or PhD in Finance, Economics, Statistics, Mathematics, or quantitative field strongly preferred.
- 8+ years of experience in data science or quantitative analysis roles.
- Minimum 5 years of experience in banking or financial services industry is mandatory.
- Proven track record of delivering ML models in pricing, propensity, or recommendation domains.
- Background in Risk, Finance, or quantitative functions within banking preferred.
- Experience with model validation, governance, and regulatory requirements in financial services.
- Professional certifications in Risk (FRM, PRM) or Finance (CFA) are a plus.
Why Commercial Bank?
- Best Digital Bank in the Middle East 2024 by World Finance and Best Mobile Banking App in the Middle East 2024 by Global Finance.
- An Innovation-Driven, Digital-First Environment where employees work with the latest tools and technologies to redefine banking
- Opportunities for Global Partnerships & International Exposure, connecting employees with global networks and perspectives.
- A focus on Employee Well-being & Work-Life Balance, ensuring a healthy and supportive environment for all team members
- Competitive Compensation & Benefits that ensure our employees are rewarded for their dedication and performance
- A strong Commitment to Diversity, Equity & Inclusion, fostering a culture that values every individual’s unique perspective.
At Commercial Bank, we don’t just offer careers, We shape futures by pioneering
digital transformation in Qatar’s banking sector, blending
digital-first approach to redefine banking through
innovative solutions.
Disclaimer
We appreciate your interest in joining CBQ! Please note that only selected candidates will be contacted for further steps in the hiring process. This job posting is for informational purposes only, and CBQ reserves the right to modify, withdraw, or close it at any time without notice.
عن البنك التجاري القطري
يلعب البنك التجاري، الذي تأسس عام 1975 ويقع مقره الرئيسي في الدوحة، دوراً حيوياً في التنمية الاقتصادية لقطر من خلال تقديم مجموعة من الخدمات الشخصية، والتجارية، والحكومية، والدولية، والاستثمارية.
نحن نؤمن بتمكين موظفينا، وتوفير الفرص لهم للنمو والتطوير المهني.
من خلال انضمامك إلينا، ستكون جزءاً من ثقافة بيئة عمل تعزز الابتكار، وتدعم التوازن بين العمل والحياة الشخصية، وتشجعك على الوصول إلى أقصى إمكانياتك.
انضم إلينا في صياغة مستقبل الخدمات المصرفية!
ملخص الوظيفة
- مسؤول عن تطوير نماذج تعلم آلي متقدمة لحالات الاستخدام المصرفي بما في ذلك تحسين التسعير، ونمذجة ميول العملاء، وأنظمة التوصية.
- يتطلب هذا الدور القيادي خبرة عميقة في النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي مقترنة بمعرفة واسعة في مجال الخدمات المصرفية والمالية.
- يركز هذا المنصب على تحويل المشكلات التجارية المعقدة في مجالات مثل المخاطر، والمالية، والخدمات المصرفية للأفراد، والخدمات المصرفية للشركات إلى حلول تعلم آلي قابلة للتطبيق.
- سيستفيد شاغل الوظيفة من فهمه للمنتجات المصرفية، والمتطلبات التنظيمية، والمقاييس المالية لبناء نماذج تحقق قيمة تجارية ملموسة.
- يتطلب الدور توازناً بين الخبرة في المجال والقدرة التقنية، مع مهارات برمجة كافية بلغتي Python و SQL لتطوير وتقديم نماذج أولية تعمل ويمكن نقلها إلى بيئة الإنتاج.
المسؤوليات الرئيسية
- تطوير نماذج التعلم الآلي
- تصميم وتطوير نماذج التعلم الآلي لتحسين التسعير، بما في ذلك التسعير الديناميكي، وتحسين أسعار الفائدة، وهياكل الرسوم.
- بناء نماذج الميول للتنبؤ بالسلوكيات الخاصة بالعملاء بما في ذلك فقدان العملاء، والبيع المتقاطع، والبيع المباشر المتقدم، واعتماد المنتجات.
- تطوير أنظمة توصية لتقديم عروض منتجات مخصصة، والتوصية بالإجراء الأفضل التالي، وتعزيز تفاعل العملاء.
- التطبيق في المجال المصرفي
- تطبيق معرفة عميقة بالمجال المصرفي لصياغة مشكلات الأعمال كحلول تعلم آلي مع نتائج قابلة للقياس.
- الشراكة مع قطاعات المخاطر، والمالية، ووحدات الأعمال لتحديد فرص النمذجة ذات القيمة العالية.
- ضمان تضمين النماذج للمتطلبات التنظيمية ذات الصلة، واعتبارات المخاطر، والقيود التجارية.
- التحليل والرؤى
- إجراء تحليل استكشافي للبيانات لتحديد الأنماط والعلاقات وفرص النمذجة في البيانات المصرفية.
- تحويل مخرجات النماذج إلى توصيات ورؤى تجارية قابلة للتطبيق.
- تطوير مقاييس أداء النماذج المتوافقة مع مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال والنتائج المالية.
- إنشاء تمثيلات بصرية للبيانات وتقارير للتواصل مع أصحاب المصلحة.
- إنشاء النماذج الأولية والتسليم
- تطوير نماذج أولية تعمل بلغة Python توضح وظائف النموذج والقيمة التجارية.
- إنشاء توثيق واضح لمنهجية النموذج والافتراضات والقيود وحالات الاستخدام.
- التعاون مع مهندسي التعلم الآلي ومهندسي الذكاء الاصطناعي لنقل النماذج الأولية إلى أنظمة الإنتاج.
- التعاون مع أصحاب المصلحة
- الشراكة مع أصحاب المصلحة في مجالات الأعمال لفهم المتطلبات والتحقق من صحة مخرجات النماذج.
- تقديم نتائج النماذج والمنهجية والتوصيات للإدارة العليا.
- المساهمة في متطلبات حوكمة النماذج والتحقق من صحتها وتوثيقها.
- ضمان الامتثال لسياسات البيانات والمعايير الأخلاقية والمتطلبات التنظيمية.
الكفاءات الرئيسية
- التعلم الآلي والإحصاء
- معرفة خبيرة بتقنيات التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف للتصنيف، والانحدار، والتجميع.
- خبرة عميقة في نماذج التسعير، ونمذجة الميول، وأنظمة التوصية.
- أساس قوي في التحليل الإحصائي، واختبار الفرضيات، والتصميم التجريبي.
- الدراية بأطر التعلم العميق (TensorFlow, PyTorch) لحالات الاستخدام المتقدمة.
- الخبرة في المجال المصرفي
- فهم شامل للمنتجات المصرفية (خدمات الأفراد أو الشركات)، والخدمات، ودورة حياة العملاء.
- معرفة بوظائف المخاطر بما في ذلك مخاطر الائتمان، ومخاطر السوق، وأطر العمل لمخاطر التشغيل.
- فهم الوظائف المالية بما في ذلك محركات الأرباح والخسائر، وتوزيع التكاليف، وتحليل الربحية.
- الدراية بالمتطلبات التنظيمية التي تؤثر على تطوير النماذج (المعيار الدولي للتقرير المالي IFRS 9، بازل، إلخ).
- المهارات التقنية
- استخدام Python لتحليل البيانات وتطوير النماذج (pandas, scikit-learn, XGBoost, إلخ).
- مستخدم متقدم في SQL (الإجراءات المخزنة، ودوال النافذة، والجداول المؤقتة، والاستعلامات التكرارية).
- خبرة في أدوات التمثيل البصري للبيانات وإعداد التقارير.
- الدراية بنظام Git (GitHub/GitLab) للتحكم في الإصدارات.
- فهم أساسي لـ Spark لمعالجة البيانات ضخمة الحجم.
- الوعي بممارسات MLOps ومفاهيم نشر النماذج (MLflow, TFX).
- التواصل والتعاون
- القدرة على ترجمة المفاهيم التحليلية المعقدة إلى لغة أعمال لأصحاب المصلحة غير التقنيين.
- مهارات تقديم قوية للتواصل على مستوى الإدارة التنفيذية.
- خبرة في العمل مع فرق متعددة الوظائف عبر مجالات الأعمال والتكنولوجيا.
- خبرة في منهجيات Agile (Kanban, Scrum).
المؤهلات والخبرة
- يفضل بشدة الحصول على درجة الماجستير أو الدكتوراه في المالية، أو الاقتصاد، أو الإحصاء، أو الرياضيات، أو مجال كمي ذات صلة.
- خبرة أكثر من 8 سنوات في أدوار علم البيانات أو التحليل الكمي.
- خبرة لا تقل عن 5 سنوات في قطاع الخدمات المصرفية أو المالية إلزامية.
- سجل حافل ومثبت في تقديم نماذج تعلم آلي في مجالات التسعير، أو الميول، أو التوصيات.
- يفضل وجود خلفية في مجال المخاطر، أو المالية، أو الوظائف الكمية داخل القطاع المصرفي.
- خبرة في التحقق من صحة النماذج، والحوكمة، والمتطلبات التنظيمية في الخدمات المالية.
- تعتبر الشهادات المهنية في المخاطر (FRM, PRM) أو المالية (CFA) ميزة إضافية.
لماذا البنك التجاري؟
- أفضل بنك رقمي في الشرق الأوسط لعام 2024 وفقاً لمجلة ورلد فاينانس وأفضل تطبيق مصرفي عبر الجوال في الشرق الأوسط لعام 2024 وفقاً لمجلة جلوبال فاينانس.
- بيئة قائمة على الابتكار والتحول الرقمي أولاً حيث يعمل الموظفون بأحدث الأدوات والتقنيات لإعادة تعريف الخدمات المصرفية
- فرص للشراكات العالمية والتواصل الدولي، مما يربط الموظفين بشبكات ورؤى عالمية.
- التركيز على رفاهية الموظفين والتوازن بين العمل والحياة، مما يضمن بيئة صحية وداعمة لجميع أعضاء الفريق
- مكافآت ومزايا تنافسية تضمن مكافأة موظفينا على تفانيهم وأدائهم
- التزام قوي بالتنوع والتكافؤ والاشتمال، مما يعزز ثقافة تقدر المنظور الفريد لكل فرد.
في البنك التجاري، نحن لا نقدم فقط مسيرات مهنية، بل نشكل المستقبل من خلال قيادة
التحول الرقمي في القطاع المصرفي في قطر، ودمج نهج
الرقمي أولاً لإعادة تعريف الخدمات المصرفية من خلال حلول
مبتكرة.
إخلاء المسؤولية
نحن نقدر اهتمامك بالانضمام إلى البنك التجاري! يرجى العلم أنه سيتم الاتصال بالمرشحين المختارين فقط للمراحل التالية في عملية التوظيف. إعلان الوظيفة هذا لأغراض إعلامية فقط، ويحتفظ البنك التجاري بالحق في تعديله أو سحبه أو إغلاقه في أي وقت دون إشعار مسبق.