23 set - Varese
W Executive
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.Questa posizione offre visibilità, responsabilità e opportunità di innovazione in un contesto fintech/DeFi ad alta crescita. 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 opportunità di crescita competente 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; 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 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 ~ Python e librerie scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ~ Modellazione statistica, classificazione e regressione ~
23 set - Bologna
Gruppo Hera
23 set - Milano
Hitachi Energy
23 set - Treviso
Sinelec
23 set - Milano
Avanade