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The Senior Analyst, Risk Modeling, contributes to the development, enhancement, and monitoring of statistical models supporting retail credit portfolios. This is a technical, data‑driven role requiring strong quantitative skills, experience with complex datasets, and hands‑on programming expertise.

The ideal candidate has a solid grounding in statistics, 2+ years of experience in a financial institution, and strong proficiency in SAS, Python, and SQL. This position is based in Canada and collaborates closely with stakeholders across both Canada and the U.S.

Key Responsibilities

Model Development

• Build, enhance, and maintain predictive models for retail credit portfolios using statistical and machine‑learning methods (e.g., logistic regression, GLM, segmentation).

• Execute the full model development lifecycle: data extraction, feature engineering, model training, variable selection, performance testing, and benchmarking.

• Ensure all work adheres to internal model governance standards, regulatory expectations (e.g., SR 11‑7 principles), and documentation requirements.

Data & Programming

• Manipulate and analyze large datasets sourced from multiple internal systems using SAS, Python, and SQL.

• Perform exploratory data analysis to identify trends, anomalies, and modelling insights.

• Automate processes and build efficient, reusable code components to support ongoing analytics needs.

Documentation & Communication

• Prepare comprehensive model documentation, including methodology, assumptions, variable treatment, limitations, and monitoring results.

• Present findings clearly and concisely to internal stakeholders, including Model Risk, Product, and Strategy teams.

• Support model validation activities by responding to reviewer questions and producing analytical evidence.

Model Monitoring & Maintenance

• Conduct regular model performance monitoring including PSI, KS, AR, calibration, and data‑drift analysis.

• Identify model degradation and recommend recalibration or redevelopment when required.

• Investigate and resolve data or model‑related issues proactively.

Qualifications

Required

• Master’s degree in a STEM field (Statistics, Mathematics, Economics, Computer Science, Engineering, Data Science, or related discipline).

• Minimum 2 years of experience in risk modeling, credit analytics, or quantitative analysis within a bank or financial institution.

• Strong proficiency with SAS, Python, and SQL for statistical modeling and data processing.

• Strong foundation in probability, statistics, and predictive modeling.

• Demonstrated experience working with large datasets and complex data environments.

• Strong analytical and problem‑solving skills with high attention to detail.

• Excellent communication skills (both written and verbal), with the ability to present complex concepts to non‑technical audiences.

If you’re looking for your next dream job, consider this one in BMO’s Enterprise Risk Group where every colleague helps protect and grow the bank by providing independent review and oversight of enterprise-wide risks, working together to maintain a risk management framework and fostering a strong risk culture. #ERPMDreamJobs

Appliquer des méthodes mathématiques et statistiques aux problèmes financiers et de gestion des risques (p. ex., contrôles internes, simulations de crise et analyses de scénarios à l’échelle de l’organisation, modélisation du capital, évaluations). Au moyen d’une modélisation analytique quantitative, déterminer les facteurs importants à prendre en considération pour les catastrophes financières et les plans de reprise des activités. Effectuer des recherches et créer des outils qui utilisent les données pour élaborer une planification fondée sur des scénarios et mettre en œuvre des modèles mathématiques complexes pour aider le secteur d’activité à prendre de meilleures décisions financières (p. ex., placements, tarification, etc.), à favoriser l’innovation et à réduire au minimum l’incidence de l’incertitude.

• Élaborer des modèles de tarification et de gestion des risques quantitatifs pour un portefeuille attitré, p. ex., titres à revenu fixe, crédit aux entreprises et prêts.
• Surveiller les risques dans les stratégies et les portefeuilles en collaboration avec les directeurs de projet ou les responsables fonctionnels.
• Effectuer des recherches et élaborer des outils qui utilisent les données pour permettre la prise de meilleures décisions financières, comme les placements, la tarification, etc.
• Appliquer ses connaissances de l’évaluation et des contrôles des risques, ainsi que sa compréhension approfondie des normes et de la réglementation du secteur en matière de conformité.
• Déterminer des façons d’atténuer les risques potentiels; recommander des solutions et les mettre en œuvre en s’appuyant sur l’analyse des problèmes et les répercussions pour le secteur d’activité.
• Consigner les flux de données, les systèmes et les processus afin d’améliorer la conception, la mise en œuvre et la gestion des processus du secteur d’activité ou du groupe d’exploitation.
• Effectuer des recherches quantitatives sur les risques pour l’ensemble des stratégies et des portefeuilles.
• Se concentrer principalement sur un secteur d’activité ou un groupe d’exploitation au sein de BMO; adopter au besoin une orientation plus large à l’échelle de l’organisation.
• Offrir des conseils spécialisés, de l’aide en matière d’analyse et du soutien technique.
• Faire preuve de jugement pour repérer les problèmes, en déterminer les causes et les résoudre en respectant les limites établies.
• Travailler de façon indépendante et gérer régulièrement des situations non courantes.
• Des tâches et des responsabilités plus larges peuvent être attribuées au besoin.
  

  Qualifications:

  
  

  Compétences de base:

• Capital réglementaire et simulations de crise.
• Conformité et réglementation.
• Apprentissage machine.
• Agilité d’apprentissage.
• Pensée systémique.

  Compétences de niveau intermédiaire:

• Gestion du risque de modèle.
• Visualisation des données.
• Préparation préalable de données.
• Prétraitement des données.
• Pensée critique.
• Aptitudes à favoriser les résultats.
• Compétences en communication orale et écrite.
• Aptitudes pour la collaboration et le travail d’équipe.
• Compétences en analyse et en résolution de problèmes.
• Compétences pour la prise de décisions fondées sur les données.

  Compétences de niveau avancé:

• Modélisation financière quantitative.
• Pensée computationnelle et programmation.
• Généralement de cinq à sept années d’expérience professionnelle pertinente avec diplôme d’études postsecondaires dans un domaine connexe, ou combinaison équivalente de scolarité et d’expérience.
• Connaissances et maîtrise technique acquises par une importante scolarité ou expérience de travail - connaissances approfondies.
• Compétences pour la prise de décisions fondées sur les données - compétences approfondies.

Salaire :

Type de rémunération :

Ce qui précède représente la fourchette et le type de rémunération de BMO Groupe financier.

Les salaires varieront en fonction de facteurs comme l’emplacement, les compétences, l’expérience, les études et les qualifications pour le poste et pourront inclure une structure de commissions. Les salaires pour les postes à temps partiel seront calculés au prorata du nombre d’heures travaillées régulièrement. Pour les rôles à commission, le salaire susmentionné représente la cible de BMO Groupe financier pour la première année au poste.

La rémunération totale offerte par BMO variera selon le type de rémunération associé au poste et peut comprendre des primes de rendement, des primes discrétionnaires ainsi que d’autres avantages et récompenses. BMO offre également une assurance santé, le remboursement des frais de scolarité, une assurance accident et une assurance vie, ainsi que des régimes d’épargne-retraite. Pour en savoir plus sur nos avantages sociaux, consultez le site : https://jobs.bmo.com/ca/fr/R%C3%A9mun%C3%A9ration-globale

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