- Salaire À discuter
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1 poste à combler dès que possible
Description
Date limite pour présenter sa candidature :
07/07/2026Adresse :
33 Dundas Street WestGroupe de famille d'emploi :
Analyses des données et communication de l'informationThe Manager, Loss Forecasting Models leads the development, enhancement, and governance of advanced forecasting models for retail credit portfolios. This role is highly technical and strategic, focused on applying statistical, machine learning, and AI methodologies to improve loss forecasting accuracy and business decision-making.
The ideal candidate brings strong experience from leading financial institutions, deep quantitative expertise, and hands-on programming skills, along with the ability to lead model initiatives and collaborate with stakeholders across Canada and the U.S.
Key ResponsibilitiesModel Development & Innovation- Lead the design, development, and implementation of loss forecasting models for retail credit portfolios.
- Apply advanced statistical techniques and modern machine learning / AI approaches (e.g., GLMs, gradient boosting, random forests, neural networks) to enhance forecasting accuracy and risk insights.
- Drive innovation by incorporating alternative data, new modeling techniques, and automation into forecasting frameworks.
- Oversee the full model development lifecycle: data extraction, feature engineering, model training, validation, benchmarking, and deployment.
- Ensure models comply with internal governance standards and regulatory expectations (e.g., SR 11‑7, IFRS 9 / CECL where applicable).
- Lead the analysis of large, complex datasets from multiple sources using Python, SAS, and SQL.
- Guide exploratory data analysis to identify trends, macroeconomic drivers, and emerging portfolio risks.
- Promote best practices in coding, model reproducibility, and scalable analytics.
- Implement automation and reusable solutions to streamline forecasting and reporting processes.
- Oversee ongoing model monitoring, including PSI, KS, AR, calibration, and back-testing.
- Identify model degradation, data drift, and performance gaps; recommend recalibration or redevelopment strategies.
- Ensure robust monitoring frameworks are in place to support proactive risk management and regulatory compliance.
- Partner with senior stakeholders across Risk, Finance, Product, Strategy, and Model Risk Management.
- Translate complex modeling outputs into actionable business insights.
- Support model validation and audit processes by providing clear documentation and analytical evidence.
- Mentor junior analysts and provide technical guidance on modeling best practices.
- Ensure comprehensive documentation of all models, including methodology, assumptions, limitations, and performance results.
- Maintain high standards of model transparency, explainability, and regulatory compliance.
- Lead responses to model validation, audit, and regulatory inquiries.
- Master’s degree or higher in a quantitative discipline (Statistics, Mathematics, Economics, Data Science, Engineering, Computer Science, or related field).
- Minimum 5+ years of experience in credit risk modeling, loss forecasting, or quantitative analytics within a bank or financial institution.
- Proven experience developing loss forecasting / credit risk models (e.g., PD, LGD, ECL, stress testing).
- Strong hands-on expertise in Python, SAS, and SQL for data manipulation, modeling, and analysis.
- Solid foundation in statistics, econometrics, and predictive modeling techniques.
- Demonstrated experience applying machine learning and AI methods to improve model performance and forecasting outcomes.
- Experience working with large-scale, complex datasets in banking environments.
- Strong problem-solving skills and attention to detail.
- Prior experience at leading financial institutions or exposure to multiple banking environments.
- Knowledge of IFRS 9 / CECL frameworks and macroeconomic scenario modeling.
- Experience with model governance frameworks and regulatory expectations (e.g., SR 11‑7).
- Leadership or mentoring experience in analytics or modeling teams.
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.
- Prendre des risques mesurés tout en protégeant la Banque en appliquant notre cadre de gestion des risques dans l’exécution de vos fonctions, conformément à notre culture de gestion des risques et à notre appétit pour le risque approuvé, en prenant des décisions éclairées fondées sur le risque qui s’harmonisent à la stratégie d’affaires, protègent les actifs et respectent les documents de politique applicables (cadres, politiques, normes, procédures et documents connexes), les lois et la réglementation.
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 :
$82,800.00 - $154,800.00Type de rémunération :
SalaireCe 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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Exigences
non déterminé
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