Junior Data Scientist – Fraud Detection

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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 atmosfera tecnologico dinamico, dove dati, algoritmi e Intelligenza Artificiale vengono utilizzati per affrontare problemi reali e complessi legati alla prevenzione delle frodi digitali.
Il ruolo Junior Data Scientist – Fraud Detection Machine Learning.
Il ruolo è da inserire nel team dedicato allo sviluppo e all'evoluzione delle nostre soluzioni di Fraud Prevention.
Responsabilità 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 trasparente risultati e insight.
Tecnologie Data Science Machine Learning:
Algoritmi di Machine Learning
Analisi statistica
Feature Engineering
Mod

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