In sintesi
- Mansioni: Guida la validazione e governance dell'AI, assicurando sistemi robusti e conformi.
- Azienda: Generali, un leader globale nell'assicurazione e gestione patrimoniale.
- Benefit: Salario competitivo, smart working, formazione continua e opportunità di carriera.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e mobilità interna.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e contribuisci a progetti innovativi nel campo dell'AI.
- Qualifiche: Esperienza in AI/ML, competenze avanzate in Python e capacità di lavorare in team.
All'interno del dipartimento Group Data, Intelligenza Artificiale e Automazione, stiamo cercando un Data Scientist / Data Engineer altamente esperto per guidare la Validazione e la Governance dell'AI sia nei tradizionali sistemi di Machine Learning che nei sistemi di AI Generativa e Agentica di nuova generazione. Questo ruolo avrà un'importante funzione nel definire, implementare e scalare il framework di governance e rischio dei modelli dell'AI del Gruppo, garantendo che i sistemi di AI siano robusti, spiegabili, conformi e adatti a contesti critici per il business.
Le responsabilità chiave del ruolo includeranno:
- Eseguire la validazione indipendente e la sfida dei sistemi AI/ML e AI generativa/agentica lungo l'intero ciclo di vita, inclusi design del modello, qualità dei dati e prestazioni (accuratezza, robustezza, spiegabilità, equità).
- Allineare le pratiche di validazione e governance con le normative applicabili (ad es., EU AI Act), linee guida interne e appetito al rischio, traducendo i requisiti in processi operativi e controlli.
- Identificare e valutare i rischi chiave (pregiudizio, spiegabilità, conformità) e definire controlli di validazione appropriati e azioni di mitigazione.
- Definire e implementare meccanismi di monitoraggio continuo e allerta per i sistemi AI in produzione (ad es., deriva dei dati/prestazioni, rischi emergenti come le allucinazioni dell'AI generativa).
- Garantire la conformità continua attraverso la supervisione del ciclo di vita, inclusa la rivalutazione periodica dei modelli.
- Collaborare con data scientist, ingegneri e stakeholder trasversali, fungendo da seconda linea di difesa per sfidare le assunzioni e rafforzare il processo decisionale.
Requisiti:
- Forti competenze in machine learning, AI generativa e AI agentica, con solida conoscenza dei framework del ciclo di vita dell'AI e delle pratiche di validazione/governance.
- 4-7+ anni di esperienza nella validazione AI/ML, rischio dei modelli o governance dell'AI, preferibilmente in ambienti strutturati o regolamentati.
- Competenze avanzate di programmazione in Python (design orientato agli oggetti) con esperienza pratica nelle librerie fondamentali di data science (ad es., pandas, scikit-learn, LightGBM).
- Capacità comprovata di sviluppare codice pulito, modulare e manutenibile, con forte attenzione alla robustezza, riproducibilità e qualità.
- Autonomia e proattività elevate, con forti capacità di collaborazione e buona comprensione dei framework normativi (ad es., EU AI Act), strumenti di spiegabilità e architetture AI moderne.
- Proficienza in multitasking e gestione di scadenze dinamiche.
Offriamo un impiego a livello VI con stipendio pertinente, in conformità con il CCNL ANIA per i dipendenti non esecutivi e il Contratto Aziendale del Gruppo Generali. Stipendio annuo lordo compreso tra 43K€ e 55K€. L'offerta finale sarà allineata all'esperienza professionale del candidato, competenze tecniche e soft skills rilevanti per il ruolo, e potrà includere un componente variabile individuale.
Perché unirsi a Generali: Unirsi a Generali significa diventare parte di un Gruppo internazionale con una solida storia e una visione orientata al futuro, ponendo le persone al centro della propria strategia di crescita sostenibile. Promuoviamo un ambiente di lavoro responsabile, inclusivo e orientato all'innovazione, dove tutti possono contribuire a creare valore per i clienti, la società e le comunità in cui operiamo.
Lead AI Validation & Governance (GenAI & ML) in Pavia datore di lavoro: Generali
Banca Generali è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo nel settore bancario. Con opportunità di crescita professionale e formazione continua, i dipendenti possono sviluppare le proprie competenze in un contesto innovativo e dinamico. La nostra cultura aziendale valorizza la diversità e l'inclusione, rendendo ogni giorno significativo e gratificante per chi lavora con noi.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Lead AI Validation & Governance (GenAI & ML) in Pavia
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Generali
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Generali! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Lead AI Validation & Governance (GenAI & ML) in Pavia
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Generali. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Generali. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Generali
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
