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 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 ومقره الرئيسي في الدوحة، دوراً حيوياً في التنمية الاقتصادية لدولة قطر من خلال تقديم مجموعة من الخدمات الشخصية والتجارية والحكومية والدولية والاستثمارية.
نحن نؤمن بتمكين موظفينا، وتوفير الفرص لهم للنمو والتطور المهني.
من خلال انضمامك إلينا، ستكون جزءاً من ثقافة بيئة عمل تعزز الابتكار، وتدعم التوازن بين العمل والحياة الشخصية، وتشجعك على تحقيق 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 ميل العملاء، وأنظمة التوصية.
- يتطلب هذا الدور القيادي خبرة عميقة في النمذجة الإحصائية وتعلم الآلة، مقترنة بمعرفة واسعة في مجال الخدمات المصرفية والمالية.
- يركز هذا المنصب على تحويل مشكلات الأعمال المعقدة في مجالات مثل المخاطر، والمالية، والخدمات المصرفية للأفراد، والخدمات المصرفية للشركات إلى حلول تعلم آلي قابلة للتنفيذ.
- سيستفيد الشاغل للمنصب من فهمه للمنتجات المصرفية، والمتطلبات التنظيمية، والمقاييس المالية لبناء نماذج تحقق قيمة أعمال قابلة للقياس.
- يتطلب الدور توازناً بين الخبرة في المجال والقدرة التقنية، مع مهارات برمجية كافية في Python وSQL لتطوير وتقديم نماذج أولية عاملة يمكن نقلها إلى بيئة الإنتاج.
المسؤوليات الرئيسية
- تطوير نماذج التعلم الآلي
- تصميم وتطوير نماذج تعلم آلي لتحسين التسعير، بما في ذلك التسعير الديناميكي، وتحسين أسعار الفائدة، وهياكل الرسوم.
- بناء نماذج النزوع للتنبؤ بسلوك العملاء، بما في ذلك تسرب العملاء، والبيع المتقاطع، والبيع الارتقائي، واعتماد المنتجات.
- تطوير أنظمة توصية لتقديم عروض منتجات مخصصة، والإجراء الأفضل التالي، وتعزيز مشاركة العملاء.
- تطبيق المجال المصرفي
- تطبيق معرفة عميقة بالمجال المصرفي لصياغة مشكلات الأعمال كحلول تعلم آلي ذات 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، وقيود الأعمال.
- التحليل والرؤى
- إجراء تحليل استكشافي للبيانات لتحديد الأنماط، والعلاقات، وفرص النمذجة في البيانات المصرفية.
- تحويل مخرجات النماذج إلى توصيات ورؤى أعمال قابلة للتنفيذ.
- تطوير مقاييس أداء النماذج المتوافقة مع مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال والنتائج المالية.
- إنشاء تصورات بيانية للبيانات وتقارير للتواصل مع أصحاب المصلحة.
- إنشاء النماذج الأولية والتسليم
- تطوير نماذج أولية عاملة 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 الأعمال لفهم المتطلبات والتحقق من صحة مخرجات النماذج.
- تقديم نتائج النماذج، والمنهجية، والتوصيات إلى الإدارة العليا.
- المساهمة في متطلبات حوكمة النماذج، والتحقق من صحتها، وتوثيقها.
- ضمان الالتزام بسياسات البيانات، والمعايير الأخلاقية، والمتطلبات التنظيمية.
الكفاءات الرئيسية
- التعلم الآلي والإحصاء
- معرفة خبيرة بتقنيات التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف في التصنيف، والانحدار، والتجميع.
- خبرة عميقة في نماذج التسعير، ونمذجة الميل، وأنظمة التوصية.
- أساس قوي في التحليل الإحصائي، واختبار الفرضيات، والتصميم التجريبي.
- إلمام بأطر التعلم العميق (TensorFlow, PyTorch) لحالات الاستخدام المتقدمة.
- الخبرة في المجال المصرفي
- فهم شامل للمنتجات المصرفية (أعمال الأفراد أو الشركات)، والخدمات، ودورة حياة العميل.
- معرفة بوظائف المخاطر بما في ذلك أطر مخاطر الائتمان، ومخاطر السوق، والمخاطر التشغيلية.
- فهم الوظائف المالية بما في ذلك محركات الأرباح والخسائر، وتخصيص التكاليف، وتحليل الربحية.
- إلمام بالمتطلبات التنظيمية التي تؤثر على تطوير النماذج (المعيار الدولي للتقارير المالية 9 - IFRS 9، وبازل، إلخ).
- المهارات التقنية
- Python لتحليل البيانات وتطوير النماذج (pandas, scikit-learn, XGBoost, إلخ).
- SQL – مستخدم متقدم (Stored Procedures, Window functions, Temp Tables, Recursive Queries).
- خبرة في أدوات تصور البيانات وإعداد التقارير.
- إلمام بنظام Git (GitHub/GitLab) للتحكم في الإصدارات.
- فهم أساسي لنظام Spark لمعالجة البيانات ضخمة الحجم.
- دراية 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
- يُفضل بقوة الحصول على درجة الماجستير في المالية، أو الاقتصاد، أو الإحصاء، أو الرياضيات، أو مجال كمي.
- خبرة لا تقل عن 8 سنوات في أدوار علوم البيانات أو التحليل الكمي.
- خبرة لا تقل عن 5 سنوات في قطاع الخدمات المصرفية أو المالية أمر إلزامي.
- سجل حافل ومثبت في تقديم نماذج التعلم الآلي في مجالات التسعير، أو الميل، أو التوصية.
- يُفضل وجود خلفية في وظائف المخاطر، أو المالية، أو الوظائف الكمية داخل القطاع المصرفي.
- خبرة في التحقق من صحة النماذج، والحوكمة، والمتطلبات التنظيمية في الخدمات المالية.
- تعد الشهادات المهنية في المخاطر (FRM, PRM) أو المالية (CFA) ميزة إضافية.
لماذا البنك التجاري؟
- أفضل بنك رقمي في الشرق الأوسط لعام 2024 من مجلة وورلد فاينانس وأفضل تطبيق مصرفي عبر الهاتف المحمول في الشرق الأوسط لعام 2024 من مجلة غلوبال فاينانس.
- بيئة قائمة على الابتكار والتحول الرقمي أولاً، حيث يعمل الموظفون بأحدث الأدوات والتقنيات لإعادة تعريف الخدمات المصرفية.
- فرص لشراكات عالمية وانكشاف دولي، مما يربط الموظفين بشبكات ورؤى عالمية.
- التركيز على رفاهية الموظفين والتوازن بين العمل والحياة الشخصية، مما يضمن بيئة صحية وداعمة لجميع أعضاء الفريق.
- حزمة مكافآت ومزايا تنافسية تضمن مكافأة موظفينا على تفانيهم وأدائهم.
- التزام قوي بالتنوع والعدالة والشمول، مما يعزز ثقافة تقدر المنظور الفريد لكل فرد.
في البنك التجاري، نحن لا نقدم مجرد وظائف، بل نشكّل المستقبل من خلال قيادة التحول الرقمي في القطاع المصرفي في قطر، ودمج نهج الرقمية أولاً لإعادة تعريف الخدمات المصرفية عبر حلول مبتكرة.
إخلاء مسؤولية
نحن نقدر اهتمامك بالانضمام إلى البنك التجاري! يرجى العلم أنه سيتم الاتصال بالمرشحين المختارين فقط للمراحل التالية في عملية التوظيف. هذا الإعلان الوظيفي لأغراض إعلامية فقط، ويحتفظ البنك التجاري بالحق في تعديله أو سحبه أو إغلاقه في أي وقت دون إشعار مسبق.