États-Unis
Be Structured Technology Group
Goldman Sachs
Risque, Risque opérationnel technologique – CORE Engineering Risk, Vice-président, Dallas
États-Unis
Dallas, Texas, United States
SQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Le département du risque opérationnel chez Goldman Sachs est une fonction de gestion des risques indépendante, chargée de développer et de mettre en œuvre un cadre standardisé pour identifier, mesurer et surveiller le risque opérationnel à l'échelle de l'entreprise. La couverture IA est un rôle spécialisé au sein de ce cadre, dédié au renforcement de la supervision par l'entreprise des risques opérationnels découlant de l'adoption et de l'utilisation de l'intelligence artificielle. Ce professionnel sera responsable de l'identification, du suivi, de la mesure et de l'évaluation continus des risques opérationnels associés aux plateformes d'IA, aux modèles fondamentaux, aux systèmes agentiques, ainsi qu'à l'infrastructure, aux fournisseurs et aux données qui les soutiennent, en veillant à ce que l'empreinte IA de l'entreprise soit construite, exploitée et gouvernée de manière cohérente avec les cadres, politiques et normes de l'entreprise en matière de résilience opérationnelle, de risque lié aux tiers et de gouvernance des données. Le rôle est volontairement large : le candidat retenu pourra apporter une expertise approfondie dans l'une des disciplines de risque connexes, à condition que cette expertise soit fondée sur une expérience directe de l'évaluation ou de la gestion des risques dans des environnements d'IA, machine learning ou de technologies agentiques.
La division Risque est responsable du risque de crédit, de marché et opérationnel, du risque de modèle, du risque de liquidité indépendant et de l'assurance dans toute l'entreprise.
Responsabilités
Résilience de l'IA et continuité opérationnelle
- Identifier, surveiller et analyser les risques opérationnels découlant de la résilience des systèmes d'IA, notamment l'indisponibilité de l'infrastructure, les pannes de modèles fondamentaux, les comportements non déterministes sous contrainte, les défaillances en cascade de systèmes multi-agents, la dégradation des modèles due à la dérive des données et l'indisponibilité des écosystèmes LLMs et serveurs MCP hébergés par des tiers.
- Veiller à ce que les systèmes d'IA qualifiés d'actifs dépendants ou essentiels pour les services métier importants (IBS) soient cartographiés dans les plans de continuité d'activité, soumis à des déclarations de tolérance aux impacts et soutenus par des stratégies de contournement alternatives (par exemple, repli sur modèle, fournisseurs alternatifs).
- Promouvoir les principes de résilience dès la conception (modularité, diversité, redondance, adaptabilité) et contester les lacunes dans les contrôles tels que le verrouillage de version des modèles d'IA, l'observabilité des systèmes d'IA, le déploiement multi-centres de données et les procédures de disjoncteur/repli.
- Mener des analyses de scénarios fondées sur des preuves et soutenir les tests intégrés/basés sur les actifs des IBS dépendants de l'IA, en coordination avec l'ingénierie 1LoD, le TPRM et les parties prenantes métier pour confirmer que l'entreprise reste dans les limites des tolérances d'impact (RTO/RPO/SLA) en cas de perturbation.
Risque lié aux tiers et à la chaîne d'approvisionnement en IA
- Identifier, surveiller et analyser les risques opérationnels liés aux services d'IA tiers, aux LLMs hébergés en externe et aux modèles fondamentaux fournis par des vendeurs, notamment la fuite d'informations, la falsification de modèles, la compromission de la chaîne d'approvisionnement des serveurs MCP et la collecte d'identifiants médiée par des agents.
- Superviser la diligence raisonnable des fournisseurs, la validation des modèles tiers et l'application des SLA pour la sécurité de l'IA, la performance et la surveillance du « Denial-of-Wallet », en escaladant les ruptures contractuelles.
- Surveiller l'inventaire des contrôles tiers pour l'IA (par exemple, prévention des fuites de données IA, gouvernance de la sécurité des serveurs MCP, cadre de protection des identifiants des systèmes agentiques) pour en vérifier la suffisance et l'exhaustivité.
Gouvernance des données IA
- Appliquer la politique et la norme à l'échelle de l'entreprise pour la gouvernance des données aux cas d'utilisation de l'IA, en veillant à ce que les jeux de données utilisés pour entraîner, affiner, ancrer (par exemple, RAG/bases de données vectorielles) ou exploiter l'IA et les systèmes agentiques soient inventoriés, classés par risque et disposent de propriétaires, propriétaires secondaires et propriétaires principaux clairement désignés.
- Contester l'adéquation des contrôles de qualité des données (exactitude, exhaustivité, actualité) et la documentation de la lignée des données pour les jeux de données alimentant les pipelines de modèles d'IA, en particulier lorsque les données traversent les frontières divisionnaires ou manquent de contrats de données.
- Évaluer si les sources de données faisant autorité (ADS) utilisées par les systèmes IA/ML répondent aux exigences de gouvernance d'accès, de rapprochement et de gestion du changement, et escalader la dépendance envers des sources de données non-ADS ou non gouvernées (par exemple, corpus d'entraînement non vérifiés, données scrapées) en tant que défauts de données ou exceptions.
- Examiner les défauts de données et les demandes de données liés à l'IA pour assurer un enregistrement, une remédiation et une escalade appropriés conformément à la norme de l'entreprise pour la gestion des défauts de données et des demandes de données.
Gestion transversale des risques
- Mener des analyses de données pour identifier les tendances en matière de disponibilité de l'IA, de télémétrie d'observabilité, de performance des fournisseurs et de métriques de qualité des données ; escalader les préoccupations à la haute direction lorsque cela est justifié.
- Faciliter le reporting des événements de risque opérationnel pour les incidents liés à la résilience de l'IA, aux tiers et aux données.
- Contribuer aux évaluations du profil de risque divisionnaire, à l'examen et à la contestation des RCSA, ainsi qu'aux examens des nouvelles activités pour les déploiements de modèles d'IA, les engagements avec des fournisseurs et les changements d'approvisionnement en données.
- Rester informé des développements réglementaires et industriels (par exemple, EU AI Act, NIST AI 600-1, FFIEC IT Booklet) ayant un impact sur les obligations de résilience de l'IA, de tiers et de gouvernance des données.
- Identifier et piloter des initiatives pour améliorer les pratiques de gestion des risques liés à l'IA dans les domaines de la résilience, des tiers et des données.
Qualifications
- Solide compréhension de la résilience opérationnelle (BCP, tolérances aux impacts, RTO/RPO), de la gestion des risques liés aux tiers (diligence raisonnable des fournisseurs, gouvernance des SLA) et/ou de la gouvernance des données (lignée des données, qualité des données, cadres ADS/PDE) — les candidats n'ont pas besoin d'avoir une expertise approfondie dans les trois domaines, mais doivent démontrer une expérience directe dans l'application d'une ou plusieurs de ces disciplines aux systèmes IA/ML.
- Solide compréhension de l'architecture IA/ML : modèles fondamentaux, LLMs, systèmes RAG, cadres d'IA agentique, serveurs MCP, bases de données vectorielles et infrastructure de déploiement de modèles.
- Expérience avec la résilience dès la conception, les contrôles des fournisseurs/chaîne d'approvisionnement IA, ou les cadres de contrôle de la qualité des données appliqués aux pipelines d'IA.
- Connaissance des cadres de contrôle pertinents (NIST 800-53, NIST AI 600-1, ISO 27001, EU AI Act) et/ou de la politique/norme de gouvernance des données de l'entreprise.
- 7+ années d'expérience pertinente dans le risque opérationnel, la résilience/BCP, la gestion des risques liés aux tiers, la gouvernance des données, la division technologique d'une institution financière, ou une entreprise technologique construisant/maintenant des systèmes IA/ML d'entreprise.
- Solides compétences en communication verbale et écrite avec la capacité de présenter avec impact et influence.
- Capacité à travailler dans un environnement dynamique avec un fort accent sur la livraison ; solides compétences organisationnelles ; expérience en gestion de projet appréciée.
- Maîtrise de Word, Excel, PowerPoint, SharePoint/OneDrive ; SQL, bases de données orientées graphes et Tableau appréciées.
- Certifications pertinentes telles que CISA, CISM, CBCP/MBCI, CTPRP, ou certifications connexes en IA/ML, données et résilience.
- Licence en informatique, cybersécurité, gestion des affaires et de la technologie, finance, science des données ou disciplines connexes.
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