Estados Unidos
Be Structured Technology Group
Goldman Sachs
Risco, Risco Operacional de Tecnologia – CORE Engineering Risk, Vice-Presidente, Dallas
Estados Unidos
Dallas, Texas, United States
SQL
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
O Departamento de Risco Operacional da Goldman Sachs é uma função independente de gestão de risco responsável por desenvolver e implementar uma estrutura padronizada para identificar, medir e monitorar o risco operacional em toda a empresa. A Cobertura de IA é uma função especializada dentro desta estrutura, dedicada a fortalecer a supervisão da empresa sobre os riscos operacionais decorrentes da adoção e uso de inteligência artificial pela organização. Este profissional será responsável por identificar, monitorar, medir e avaliar continuamente os riscos operacionais associados a plataformas de IA, modelos fundamentais, sistemas agenticos e a infraestrutura, fornecedores e dados que os suportam — garantindo que a presença de IA da empresa seja construída, operada e governada de maneira consistente com as estruturas, políticas e padrões de resiliência operacional, risco de terceiros e governança de dados da empresa. A função é intencionalmente ampla: o candidato selecionado pode trazer profunda experiência em uma das várias disciplinas de risco adjacentes, desde que essa experiência seja fundamentada em vivência direta na avaliação ou gestão de risco em ambientes de IA, machine learning ou tecnologia agentica.
A divisão de Risco é responsável pelo risco de crédito, mercado e operacional, risco de modelo, risco de liquidez independente e seguros em toda a empresa.
Responsabilidades
Resiliência de IA e Continuidade Operacional
- Identificar, monitorar e analisar riscos operacionais decorrentes da resiliência de sistemas de IA, incluindo indisponibilidade de infraestrutura, interrupções de modelos fundamentais, comportamento não determinístico sob estresse, falhas em cascata de múltiplos agentes, degradação de modelos devido a desvio de dados (data drift) e indisponibilidade de ecossistemas de LLMs e servidores MCP hospedados por terceiros.
- Garantir que os sistemas de IA que se qualificam como Ativos Dependentes ou Integrais para Serviços de Negócios Importantes (IBSs) sejam mapeados dentro dos Planos de Continuidade de Negócios, sujeitos a Declarações de Tolerância ao Impacto e suportados por estratégias alternativas de contorno (por exemplo, fallback de modelo, fornecedores alternativos).
- Defender princípios de resiliência por design (modularidade, diversidade, redundância, adaptabilidade) e desafiar lacunas em controles como Versionamento de Modelos de IA, Observabilidade de Sistemas de IA, implantação em múltiplos data centers e procedimentos de disjuntor/fallback.
- Conduzir análise de cenários baseada em evidências e apoiar testes integrados/baseados em ativos de IBSs dependentes de IA, coordenando com a 1LoD Engineering, TPRM e partes interessadas do negócio para confirmar que a empresa permanece dentro das tolerâncias de impacto (RTO/RPO/SLA) durante interrupções.
Risco de Terceiros e Cadeia de Suprimentos de IA
- Identificar, monitorar e analisar riscos operacionais de serviços de IA de terceiros, LLMs hospedados externamente e modelos de fundação fornecidos por vendedores, incluindo vazamento de informações, adulteração de modelos, comprometimento da cadeia de suprimentos de servidores MCP e coleta de credenciais mediada por agentes.
- Supervisionar a due diligence de fornecedores, validação de modelos de terceiros e aplicação de SLA para segurança de IA, desempenho e monitoramento de Denial-of-Wallet, escalando violações contratuais.
- Monitorar o inventário de controles de terceiros de IA (por exemplo, Prevenção de Vazamento de Dados de IA, Governança de Segurança de Servidor MCP, Estrutura de Proteção de Credenciais de Sistemas Agenticos) quanto à suficiência e integridade.
Governança de Dados de IA
- Aplicar a Política e Padrão da Empresa para Governança de Dados a casos de uso de IA, garantindo que os Conjuntos de Dados usados para treinar, ajustar, fundamentar (por exemplo, RAG/bancos de dados vetoriais) ou operar sistemas de IA e agenticos sejam inventariados, classificados por risco e tenham Proprietários, Proprietários Secundários e Proprietários Seniores claramente atribuídos.
- Desafiar a adequação dos controles de Qualidade de Dados (precisão, integridade, pontualidade) e a documentação de Linhagem de Dados para conjuntos de dados que alimentam pipelines de modelos de IA, particularmente onde os dados cruzam fronteiras divisionais ou carecem de Contratos de Dados.
- Avaliar se as Fontes de Dados Autoritativas (ADS) usadas por sistemas de IA/ML atendem aos requisitos de acesso governado, reconciliação e gestão de mudanças, e escalar a dependência de fontes de dados não-ADS ou não governadas (por exemplo, corpora de treinamento não verificados, dados extraídos) como Defeitos de Dados ou exceções.
- Revisar Defeitos de Dados e Solicitações de Dados relacionados à IA para registro, remediação e escalonamento adequados de acordo com o Padrão da Empresa para Gestão de Defeitos de Dados e Solicitações de Dados.
Gestão de Risco Transversal
- Conduzir análise de dados para identificar tendências na disponibilidade de IA, telemetria de observabilidade, desempenho de fornecedores e métricas de qualidade de dados; escalar preocupações à alta gestão quando justificado.
- Facilitar o relato de Eventos de Risco Operacional para incidentes relacionados à resiliência de IA, terceiros e dados.
- Contribuir para avaliações de perfil de risco divisional, revisão e desafio de RCSA e revisões de Novas Atividades para implantações de modelos de IA, contratações de fornecedores e mudanças de fontes de dados.
- Manter-se atualizado sobre desenvolvimentos regulatórios e do setor (por exemplo, EU AI Act, NIST AI 600-1, FFIEC IT Booklet) que impactam as obrigações de resiliência de IA, terceiros e governança de dados.
- Identificar e impulsionar iniciativas para melhorar as práticas de gestão de risco de IA em domínios de resiliência, terceiros e dados.
Qualificações
- Forte compreensão de resiliência operacional (BCP, tolerâncias de impacto, RTO/RPO), gestão de risco de terceiros (due diligence de fornecedores, governança de SLA) e/ou governança de dados (linhagem de dados, qualidade de dados, estruturas ADS/PDE) — os candidatos não precisam ter profunda experiência em todos os três, mas devem demonstrar experiência direta na aplicação de uma ou mais dessas disciplinas a sistemas de IA/ML.
- Forte compreensão da arquitetura de IA/ML: modelos de fundação, LLMs, sistemas RAG, estruturas de IA agentica, servidores MCP, bancos de dados vetoriais e infraestrutura de implantação de modelos.
- Experiência com resiliência por design, controles de fornecedores/cadeia de suprimentos de IA ou estruturas de controle de qualidade de dados aplicadas a pipelines de IA.
- Conhecimento de estruturas de controle relevantes (NIST 800-53, NIST AI 600-1, ISO 27001, EU AI Act) e/ou da Política/Padrão de Governança de Dados da empresa.
- 7+ anos de experiência relevante em risco operacional, resiliência/BCP, gestão de risco de terceiros, governança de dados, divisão de tecnologia de uma instituição financeira ou empresa de tecnologia que constrói/mantém sistemas de IA/ML corporativos.
- Fortes habilidades de comunicação verbal e escrita com a capacidade de apresentar com impacto e influência.
- Capacidade de trabalhar em um ambiente de ritmo acelerado com forte foco em entrega; fortes habilidades organizacionais; experiência em gestão de projetos é um diferencial.
- Proficiência em Word, Excel, PowerPoint, SharePoint/OneDrive; SQL, bancos de dados de grafos e Tableau são diferenciais.
- Certificações relevantes como CISA, CISM, CBCP/MBCI, CTPRP ou certificações relacionadas a IA/ML, dados e resiliência.
- Bacharelado em Ciência da Computação, Cibersegurança, Gestão de Negócios e Tecnologia, Finanças, Ciência de Dados ou disciplinas relacionadas.
SOBRE A GOLDMAN SACHS
Na Goldman Sachs, dedicamos nossas pessoas, capital e ideias para ajudar nossos clientes, acionistas e as comunidades que servimos a crescer. Fundada em 1869, somos uma empresa líder global em banco de investimento, valores mobiliários e gestão de investimentos. Com sede em Nova York, mantemos escritórios em todo o mundo.
Acreditamos que quem você é torna você melhor no que faz. Estamos comprometidos em promover e avançar a diversidade e a inclusão em nosso próprio local de trabalho e além, garantindo que cada indivíduo em nossa empresa tenha várias oportunidades de crescer profissional e pessoalmente, desde nossas oportunidades de treinamento e desenvolvimento e redes em toda a empresa até benefícios, bem-estar, ofertas de finanças pessoais e programas de atenção plena (mindfulness). Saiba mais sobre nossa cultura, benefícios e pessoas em GS.com/careers.
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