AI / Data Engineer
Pubblicato il 21-09-2026 - W Executive in Monza
Overview
In veste di Senior Data Scientist, guiderai la progettazione e la messa in produzione di modelli statistici e ML avanzati per supportare decisioni in tempo reale su larga scala. Collaborerai strettamente con engineering, product e domain experts per garantire modelli accurati, robusti ed esplicabili, pronti al deployment. Avrai un impatto diretto sull’intelligenza che governa la piattaforma Genyo.ai e sulla strategia di modellazione. Questa posizione offre visibilità, responsabilità e opportunità di innovazione in un contesto fintech/DeFi ad alta crescita.
Retribuzione / Benefits
- remote work possibile
- ambiente startup dinamico e mission-driven
- RAL 10-15% superiore all’attuale
- trasferte mensili a Milano
- possibilità di workshop con clienti o conferenze a Milano
- possibilità di crescita professionale
Responsabilità
- Guidare l’intero ciclo di vita del ML: definizione del problema, acquisizione dati, feature engineering (on-chain e off-chain), modellazione, validazione, deployment e monitoraggio
- Sviluppare modelli per rilevazione frodi, credit scoring on-chain e risk assessment comportamentale, risk di liquidità e treasury, dynamic pricing e retention scoring
- Generare modelli a supporto del motore decisionale AI agentico per flussi decisionali autonomi multi-step in tempo reale
- Garantire spiegabilità, auditabilità e conformità dei modelli; contribuire a framework di spiegazione narrativa e documentazione
- Progettare e ottimizzare feature store, data pipeline, API dei modelli e framework di monitoraggio
- Condurre ricerca avanzata in graph ML, forecasting di serie temporali, anomaly detection, embeddings, self-supervised learning
- Fare mentoring ad altri data scientist e definire standard di modellazione e cultura sperimentale
- Comunicare risultati e comportamento dei modelli a stakeholder interni, clienti e autorità regolatorie
- Collaborare con team Security per sicurezza, monitoraggio e incident-response delle pipeline ML
- Verificare conformità di dataset, strumenti e integrazioni con standard di sicurezza e normative
Requisiti fondamentali
- Laurea magistrale o PhD in discipline quantitative
- >3 anni di esperienza in data science o ML, preferibilmente in servizi finanziari, fintech, pagamenti, trading o digital asset
- Ottima conoscenza di Python e librerie ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
- Esperienza comprovata nella costruzione e messa in produzione di modelli ML (batch, streaming o real-time)
- Conoscenza di modellazione statistica, classificazione e regressione, serie temporali e forecasting, anomaly detection, analisi di grafi e network, fraud detection e credit risk
- Esperienza nella creazione di modelli spiegabili e con framework di validazione robusti
- Ottime capacità comunicative e abilità nel tradurre concetti tecnici per business, engineering e compliance
- Capacità di operare in startup, ownership, creatività e autonomia
- Conoscenza delle best practice di sicurezza per modelli, dataset e pipeline
- Partecipazione alle valutazioni di rischio legate allo sviluppo dei modelli, documentazione e audit trail
- Collaborazione con il team Security per sicurezza e monitoraggio delle pipeline ML
- Verifica della conformità di dataset e integrazioni agli standard di sicurezza e normative
- Buone capacità comunicative
- Trasferire concetti tecnici a stakeholder
- Mentalità improntata all’ownership e autonomia
- Python e librerie scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
- Modellazione statistica, classificazione e regressione
- Serie temporali e forecasting