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 ambiente tecnologico dinamico, dove dati, algoritmi e Intelligenza Artificiale vengono utilizzati per affrontare problemi reali e complessi legati alla prevenzione delle frodi digitali.
Il ruolo
Siamo alla ricerca di un/una Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning da inserire nel team dedicato allo sviluppo e all'evoluzione delle nostre soluzioni di Fraud Prevention.
La 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.
Il ruolo rappresenta un'opportunità di crescita per sviluppare competenze avanzate in ambito Data Science, Machine Learning e Fraud Detection, lavorando su dataset reali e su tecnologie utilizzate in contesti enterprise e finanziari internazionali.
Attività previste
Nel ruolo ti occuperai di:
- 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 chiaro risultati e insight.
Stack Tecnologico
Durante il percorso di crescita avrai modo di lavorare con:
Data Science & Machine Learning
- R
- Algoritmi di Machine Learning
- Analisi statistica
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Data Analysis
- NOSQL
- Data exploration
- Data preparation e Data Cleaning
- Analisi quantitativa
- Visualizzazione e interpretazione dei dati
Programming
- R/Python
- GOLang/Java
- Git
Productivity & Reporting
- Microsoft Excel
- Microsoft PowerPoint
- Strumenti di reporting e Data Visualization
Tecnologie e ambiti che potrai approfondire:
- Fraud Detection
- Anomaly Detection
- Behavioural Analytics
- Artificial Intelligence
- Advanced Machine Learning
- Big Data
- Model Monitoring
- Data-driven Decision Making
Requisiti
Cerchiamo una persona con:
- Laurea, anche in fase di completamento, in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline quantitative equivalenti.
- Conoscenze di base di Data Science, Machine Learning e analisi dei dati.
- Conoscenza dei principali concetti e algoritmi di Machine Learning.
- Buona conoscenza di almeno uno tra R e Python.
- Conoscenza di SQL e capacità di effettuare interrogazioni e analisi sui dati.
- Familiarità con la programmazione e con linguaggi object-oriented, ad esempio Java.
- Buona conoscenza del pacchetto Microsoft Office, in particolare Excel e PowerPoint.
- Approccio analitico e quantitativo e capacità di interpretare i dati attraverso evidenze concrete.
- Capacità di valutare criticamente i risultati e le performance di un modello.
- Interesse verso il mondo Data Science, Artificial Intelligence e Fraud Detection.
- Buona capacità di problem solving.
- Attitudine al lavoro in team e alla collaborazione.
- Buona conoscenza della lingua italiana e inglese.
Costituiscono titolo preferenziale:
- Esperienze accademiche, tesi o progetti personali in ambito Machine Learning o Data Science.
- Esperienza nell'utilizzo di librerie e framework di Data Science e Machine Learning.
- Conoscenza di tecniche di classificazione, clustering e anomaly detection.
- Conoscenza di strumenti di Data Visualization.
- Esperienza con Git e strumenti di sviluppo software.
- Interesse o conoscenza dei settori Fraud Prevention, Cyber Security, Banking o Digital Payments.
- Esperienza nell'analisi di dataset complessi o di grandi dimensioni.
Completano il profilo
Cerchiamo una persona:
- curiosa e motivata ad approfondire dati, algoritmi e nuove tecnologie;
- dotata di un forte approccio analitico e quantitativo;
- capace di affrontare problemi complessi in modo strutturato;
- precisa nell'analisi e nell'interpretazione dei dati;
- interessata a comprendere non solo come funziona un modello, ma anche perché produce determinati risultati;
- desiderosa di crescere in un ambiente tecnico altamente specializzato;
- capace di lavorare in squadra e confrontarsi con colleghi con competenze differenti.
Cosa offriamo
Entrerai a far parte di una software company di prodotto che sviluppa tecnologie proprietarie nel settore Cyber Security e Fraud Prevention.
Avrai la possibilità di:
- lavorare su dataset reali e problematiche concrete di Fraud Detection;
- contribuire allo sviluppo e all'evoluzione di modelli di Machine Learning utilizzati in produzione;
- approfondire tecniche di Data Science e Artificial Intelligence applicate alla prevenzione delle frodi;
- collaborare con Data Scientist, Software Engineer ed esperti di Fraud Prevention;
- sviluppare competenze in uno dei settori più avanzati nell'applicazione dell'AI ai servizi finanziari e alla sicurezza digitale.
Offriamo:
- Contratto a tempo indeterminato.
- RAL compresa tra €25.000 e €34.000 in funzione dell'esperienza.
- Modalità di lavoro ibrida: 2 giorni in ufficio e 3 giorni in Smart Working.
- Orario di lavoro flessibile.
- Ticket Restaurant.
- Assicurazione sanitaria integrativa.
- Welfare&Fringe Benefits
- Formazione continua.
- Percorso di crescita professionale.
Le nostre sedi
📍 Padova
Presso la Net Tower, all'interno del polo direzionale NetCenter.
📍 Milano
Presso Caldera Park Milano, Orange Building.
XTN 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.
Si prega di leggere l'informativa per i candidati al seguente indirizzo: https://xtncognitivesecurity.com/complete-information-for-candidates/