AI / Data Engineer

2 giorni fa

pavia, Italia W Executive Tempo pieno
Overview

In questa posizione guiderai lo sviluppo e la messa in produzione di modelli statistici e ML per supportare decisioni autonome in tempo reale, collaborando con engineering, product e domain experts. L’obiettivo è offrire modelli accurati, spiegabili e auditabili per la piattaforma Genyo.ai, con un impatto diretto sui sistemi decisionali. L’ambiente è startup ad alta crescita, orientato a soluzioni fintech e asset digitali. Ti occuperai di ricerca avanzata, deployment e monitoraggio in un contesto regolatorio complesso.

Retribuzione / Benefits
  • flessibilità orario e remote binari
  • ambiente startup dinamico e mission-driven
  • workshops con clienti e conferenze a Milano
  • viaggi aziendali mensili per meeting a Milano
  • opportunità di crescita e mentoring
  • RAL tra 45k e 65k a seconda seniority
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
  • Progettare modelli per rischi di liquidità e treasury e per dynamic pricing e retention
  • Sviluppare modelli a supporto del motore decisionale AI agentico, abilitando flussi decisionali autonomi multi-step in tempo reale
  • Garantire spiegabilità, auditabilità e conformità dei modelli e 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 su graph ML, forecasting, anomaly detection, embeddings, self-supervised learning
  • Fare mentoring a data scientist e contribuire agli standard di modellazione e revisione
  • Comunicare risultati e comportamento dei modelli a stakeholder interni, clienti e autorità regolatorie
Requisiti fondamentali
  • Laurea magistrale o PhD in discipline quantitative
  • +3 anni di esperienza in data science o ML
  • Ottima conoscenza di Python e librerie ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
  • Esperienza comprovata in modelli ML in produzione (batch, streaming o real-time)
  • Conoscenza di modellazione statistica, metodi di classificazione/regressione, serie temporali, anomaly detection
  • Esperienza con modelli spiegabili e validazione robusta
  • Ottime capacità comunicative e capacità di tradurre concetti tecnici per business/compliance
  • Esperienza in ambienti startup e mindset di ownership
  • Conoscenza best practice di sicurezza per modelli, dataset e pipeline e gestione audit
  • Comunicazione efficace
  • Pensiero analitico e orientamento al dettaglio
  • Autonomia e proattività
  • Python avanzato
  • Librerie ML: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
  • Modellazione statistica, forecasting, serie temporali