Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning

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Chi siamo
XTN Cognitive Security® sviluppa soluzioni innovative di Cyber Security e Fraud Prevention basate su Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Behavioural Biometrics.
Le nostre piattaforme aiutano organizzazioni internazionali nei settori Banking, Financial Services, Insurance e Digital Payments a prevenire frodi e minacce informatiche attraverso tecnologie proprietarie avanzate.
Entrare in XTN significa lavorare in un ambiente tecnologico dinamico, dove dati, algoritmi e Intelligenza Artificiale vengono utilizzati per affrontare problemi reali e complessi legati alla prevenzione delle frodi digitali.

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Il ruolo
Siamo alla ricerca di un/una Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning da inserire nel team dedicato allo sviluppo e all'evoluzione delle nostre soluzioni di Fraud Prevention.
La persona selezionata collaborerà con Data Scientist e specialisti di Fraud Detection nell'analisi dei dati e nello sviluppo, valutazione e ottimizzazione di modelli di Machine Learning utilizzati per identificare comportamenti anomali e potenziali frodi.
Il ruolo rappresenta un'opportunità di crescita per sviluppare competenze avanzate in ambito Data Science, Machine Learning e Fraud Detection , lavorando su dataset reali e su tecnologie utilizzate in contesti enterprise e finanziari internazionali.

Attività previste
Nel ruolo ti occuperai di:
Analizzare dataset relativi a transazioni, comportamenti digitali ed eventi di sicurezza.
Esplorare e interpretare i dati al fine di individuare pattern, anomalie e informazioni rilevanti per la Fraud Detection.
Supportare lo sviluppo e l'evoluzione di modelli di Machine Learning applicati alla prevenzione delle frodi.
Collaborare alle attività di preparazione, pulizia e trasformazione dei dati.
Contribuire alle attività di feature engineering e selezione delle variabili rilevanti per i modelli.
Valutare le performance dei modelli attraverso metriche quantitative e analisi dei risultati.
Confrontare differenti approcci e algoritmi per identificare le soluzioni più efficaci.
Utilizzare tecniche statistiche e strumenti di Data Science per trasformare i dati in insight utili al processo decisionale.
Interrogare e analizzare dati attraverso SQL.




Collaborare con i team tecnici e di prodotto nell'analisi dei fenomeni di frode e nell'evoluzione delle soluzioni XTN.
Preparare analisi, report e presentazioni per comunicare in modo chiaro risultati e insight.

Stack Tecnologico
Durante il percorso di crescita avrai modo di lavorare con:
Data Science & Machine Learning
R
Algoritmi di Machine Learning
Analisi statistica
Feature Engineering
Model Evaluation
Data Analysis
NOSQL
Data exploration
Data preparation e Data Cleaning
Analisi quantitativa
Visualizzazione e interpretazione dei dati
Programming
R/Python
GOLang/Java
Git
Productivity & Reporting
Microsoft Excel
Microsoft PowerPoint
Strumenti di reporting e Data Visualization
Tecnologie e ambiti che potrai approfondire:
Fraud Detection
Anomaly Detection
Behavioural Analytics
Artificial Intelligence
Advanced Machine Learning
Big Data
Model Monitoring
Data-driven Decision Making

Requisiti
Cerchiamo una persona con:
Laurea, anche in fase di completamento, in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline quantitative equivalenti.
Conoscenze di base di Data Science, Machine Learning e analisi dei dati.
Conoscenza dei principali concetti e algoritmi di Machine Learning.
Buona conoscenza di almeno uno tra R e Python.
Conoscenza di SQL e capacità di effettuare interrogazioni e analisi sui dati.
Familiarità con la programmazione e con linguaggi object-oriented, ad esempio Java.
Buona conoscenza del pacchetto Microsoft Office, in particolare Excel e PowerPoint .
Approccio analitico e quantitativo e capacità di interpretare i dati attraverso evidenze concrete.
Capacità di valutare criticamente i risultati e le performance di un modello.
Interesse verso il mondo Data Science, Artificial Intelligence e Fraud Detection .
Buona capacità di problem solving.
Attitudine al lavoro in team e alla collaborazione.
Buona conoscenza della lingua italiana e inglese.

Costituiscono titolo preferenziale:
Esperienze accademiche, tesi o progetti personali in ambito Machine Learning o Data Science.




Esperienza nell'utilizzo di librerie e framework di Data Science e Machine Learning.
Conoscenza di tecniche di classificazione, clustering e anomaly detection.
Conoscenza di strumenti di Data Visualization.
Esperienza con Git e strumenti di sviluppo software.
Interesse o conoscenza dei settori Fraud Prevention, Cyber Security, Banking o Digital Payments.
Esperienza nell'analisi di dataset complessi o di grandi dimensioni.

Completano il profilo
Cerchiamo una persona:
curiosa e motivata ad approfondire dati, algoritmi e nuove tecnologie;
dotata di un forte approccio analitico e quantitativo;
capace di affrontare problemi complessi in modo strutturato;
precisa nell'analisi e nell'interpretazione dei dati;
interessata a comprendere non solo come funziona un modello, ma anche perché produce determinati risultati;
desiderosa di crescere in un ambiente tecnico altamente specializzato;
capace di lavorare in squadra e confrontarsi con colleghi con competenze differenti.

Cosa offriamo
Entrerai a far parte di una software company di prodotto che sviluppa tecnologie proprietarie nel settore Cyber Security e Fraud Prevention.
Avrai la possibilità di:
lavorare su dataset reali e problematiche concrete di Fraud Detection ;
contribuire allo sviluppo e all'evoluzione di modelli di Machine Learning utilizzati in produzione;
approfondire tecniche di Data Science e Artificial Intelligence applicate alla prevenzione delle frodi;
collaborare con Data Scientist, Software Engineer ed esperti di Fraud Prevention;
sviluppare competenze in uno dei settori più avanzati nell'applicazione dell'AI ai servizi finanziari e alla sicurezza digitale.
Offriamo:
Contratto a tempo indeterminato.
RAL compresa tra €25.000 e €34.000 in funzione dell'esperienza.
Modalità di lavoro ibrida: 2 giorni in ufficio e 3 giorni in Smart Working.
Orario di lavoro flessibile.
Buoni pasto.
Assicurazione sanitaria integrativa.
Welfare&Fringe; Benefits
Formazione continua.
Percorso di crescita professionale.

Le nostre sedi
Padova
Presso la Net Tower, all'interno del polo direzionale NetCenter.
Milano
Presso Caldera Park Milano, Orange Building. xykwogc

XTN promuove un ambiente di lavoro inclusivo e valuta tutte le candidature sulla base delle competenze, dell'esperienza e del potenziale, nel rispetto della normativa vigente in materia di pari opportunità.

Si prega di leggere l'informativa per i candidati al seguente indirizzo:

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