Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning

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pbChi siamo /b /ppXTN Cognitive Security® sviluppa soluzioni innovative di Cyber Security e Fraud Prevention basate su Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Behavioural Biometrics. /ppLe nostre piattaforme aiutano organizzazioni internazionali nei settori Banking, Financial Services, Insurance e Digital Payments a prevenire frodi e minacce informatiche attraverso tecnologie proprietarie avanzate. /ppEntrare in XTN significa lavorare in un ambiente tecnologico dinamico, dove bdati, algoritmi e Intelligenza Artificiale /b vengono utilizzati per affrontare problemi reali e complessi legati alla prevenzione delle frodi digitali. /ppbr/ppbIl ruolo /b /ppSiamo alla ricerca di un/una bJunior Data Scientist – Fraud Detection Machine Learning /b da inserire nel team dedicato allo sviluppo e all'evoluzione delle nostre soluzioni di Fraud Prevention. /ppLa 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. /ppIl ruolo rappresenta un'opportunità di crescita per sviluppare competenze avanzate in ambito bData Science, Machine Learning e Fraud Detection /b, lavorando su dataset reali e su tecnologie utilizzate in contesti enterprise e finanziari internazionali. /ppbr/ppbAttività previste /b /ppNel ruolo ti occuperai di: /pulliAnalizzare dataset relativi a transazioni, comportamenti digitali ed eventi di sicurezza. /liliEsplorare e interpretare i dati al fine di individuare pattern, anomalie e informazioni rilevanti per la Fraud Detection. /liliSupportare lo sviluppo e l'evoluzione di modelli di Machine Learning applicati alla prevenzione delle frodi. /liliCollaborare alle attività di preparazione, pulizia e trasformazione dei dati. /liliContribuire alle attività di feature engineering e selezione delle variabili rilevanti per i modelli. /liliValutare le performance dei modelli attraverso metriche quantitative e analisi dei risultati. /liliConfrontare differenti approcci e algoritmi per identificare le soluzioni più efficaci. /liliUtilizzare tecniche statistiche e strumenti di Data Science per trasformare i dati in insight utili al processo decisionale. /liliInterrogare e analizzare dati attraverso SQL. /liliCollaborare con i team tecnici e di prodotto nell'analisi dei fenomeni di frode e nell'evoluzione delle soluzioni XTN. /liliPreparare analisi, report e presentazioni per comunicare in modo trasparente risultati e insight.



/li /ulpbr/ppbStack Tecnologico /b /ppDurante il percorso di crescita avrai modo di lavorare con: /ppData Science Machine Learning /pulliR /liliAlgoritmi di Machine Learning /liliAnalisi statistica /liliFeature Engineering /liliModel Evaluation /li /ulpData Analysis /pulliNOSQL /liliData exploration /liliData preparation e Data Cleaning /liliAnalisi quantitativa /liliVisualizzazione e interpretazione dei dati /li /ulpProgramming /pulliR/Python /liliGOLang/Java /liliGit /li /ulpProductivity Reporting /pulliMicrosoft Excel /liliMicrosoft PowerPoint /liliStrumenti di reporting e Data Visualization /li /ulpTecnologie e ambiti che potrai approfondire: /pulliFraud Detection /liliAnomaly Detection /liliBehavioural Analytics /liliArtificial Intelligence /liliAdvanced Machine Learning /liliBig Data /liliModel Monitoring /liliData-driven Decision Making /li /ulpbr/ppbRequisiti /b /ppCerchiamo una persona con: /pulliLaurea, anche in fase di completamento, in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline quantitative equivalenti. /liliConoscenze di base di Data Science, Machine Learning e analisi dei dati. /liliConoscenza dei principali concetti e algoritmi di Machine Learning. /lilibBuona conoscenza di almeno uno tra R e Python. /b /liliConoscenza di SQL e capacità di effettuare interrogazioni e analisi sui dati. /liliFamiliarità con la programmazione e con linguaggi object-oriented, ad esempio Java. /liliBuona conoscenza del pacchetto Microsoft Office, in particolare bExcel e PowerPoint /b. /liliApproccio analitico e quantitativo e capacità di interpretare i dati attraverso evidenze concrete. /liliCapacità di valutare criticamente i risultati e le performance di un modello. /liliInteresse verso il mondo bData Science, Artificial Intelligence e Fraud Detection /b. /liliBuona capacità di problem solving. /liliAttitudine al lavoro in team e alla collaborazione. /liliBuona conoscenza della lingua italiana e inglese. /li /ulpbr/ppCostituiscono titolo preferenziale: /pulliEsperienze accademiche, tesi o progetti personali in ambito Machine Learning o Data Science. /liliEsperienza nell'utilizzo di librerie e framework di Data Science e Machine Learning.



/liliConoscenza di tecniche di classificazione, clustering e anomaly detection. /liliConoscenza di strumenti di Data Visualization. /liliEsperienza con Git e strumenti di sviluppo software. /liliInteresse o conoscenza dei settori Fraud Prevention, Cyber Security, Banking o Digital Payments. /liliEsperienza nell'analisi di dataset complessi o di grandi dimensioni. /li /ulpbr/ppbCompletano il profilo /b /ppCerchiamo una persona: /pullicuriosa e motivata ad approfondire dati, algoritmi e nuove tecnologie; /lilidotata di un forte approccio analitico e quantitativo; /lilicapace di affrontare problemi complessi in modo strutturato; /liliprecisa nell'analisi e nell'interpretazione dei dati; /liliinteressata a comprendere non solo bcome /b funziona un modello, ma anche bperché /b produce determinati risultati; /lilidesiderosa di crescere in un ambiente tecnico altamente specializzato; /lilicapace di lavorare in squadra e confrontarsi con colleghi con competenze differenti. /li /ulpbr/ppbCosa offriamo /b /ppEntrerai a far parte di una software company di prodotto che sviluppa tecnologie proprietarie nel settore Cyber Security e Fraud Prevention. /ppAvrai la possibilità di: /pullilavorare su bdataset reali e problematiche concrete di Fraud Detection /b; /lilicontribuire allo sviluppo e all'evoluzione di modelli di Machine Learning utilizzati in produzione; /liliapprofondire tecniche di Data Science e Artificial Intelligence applicate alla prevenzione delle frodi; /lilicollaborare con Data Scientist, Software Engineer ed esperti di Fraud Prevention; /lilisviluppare competenze in uno dei settori più avanzati nell'applicazione dell'AI ai servizi finanziari e alla sicurezza digitale. /li /ulpOffriamo: /pulliContratto a tempo indeterminato. /liliRAL compresa tra b€25.000 e €34.000 /b in funzione dell'esperienza. /liliModalità di lavoro ibrida: 2 giorni in ufficio e 3 giorni in Smart Working. /liliOrario di lavoro flessibile. /liliTicket Restaurant. /liliAssicurazione sanitaria integrativa. /liliWelfareFringe Benefits /liliFormazione continua. /liliPercorso di crescita professionale. /li /ulpbr/ppbLe nostre sedi /b /pp bPadova /b /ppPresso la Net Tower, all'interno del polo direzionale NetCenter. /pp bMilano /b /ppPresso Caldera Park Milano, Orange Building. /ppbr/ppXTN 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. /ppbr/ppSi prega di leggere l'informativa per i candidati al seguente indirizzo: /p

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