In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli AI per analisi predittive nel settore finanziario.
- Azienda: Azienda fintech innovativa con un team di ricerca collaborativo.
- Benefit: Lavoro ibrido, stipendio competitivo e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con sfide tecniche stimolanti.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel mondo della finanza con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Laurea in matematica, fisica o informatica e competenze in Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Stiamo cercando un Data Scientist da inserire nel nostro Team di Ricerca e Sviluppo a Milano. Questo ruolo è progettato per chi prospera all'incrocio tra matematica avanzata, machine learning e codifica scalabile. Lavorando all'interno di un team collaborativo di scienziati e ingegneri, ti concentrerai sullo sviluppo dei modelli AI che sono al centro di tutto ciò che facciamo. Unendoti a una missione in cui abbiamo pionierato ed evoluto questi modelli proprietari per oltre un decennio, guiderai l'innovazione che alimenta le nostre soluzioni fintech. Che tu sia un ricercatore esperto o un profilo brillante con una passione per l'AI, il tuo contributo avrà un impatto diretto sulle nostre strategie di investimento e sugli strumenti di modellazione interni. Stiamo cercando un risolutore creativo di problemi che prospera di fronte a sfide tecniche. Non è necessario essere un esperto di finanza, ma devi essere abbastanza curioso da padroneggiare come si comportano i dati finanziari.
Responsabilità Chiave
- Progettare, costruire e ottimizzare pipeline AI end-to-end per analisi predittive e prescrittive nei mercati finanziari, sfruttando tecniche moderne come modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), modellazione statistica e metodi probabilistici.
- Formulare ipotesi, identificare traguardi intermedi e rispettare le scadenze per obiettivi di ricerca ambiziosi a lungo termine.
- Gestire l'intero ciclo di vita del modello, dalla selezione e rappresentazione dei dati al deployment e al tuning delle prestazioni.
- Sviluppare ed eseguire framework di validazione rigorosi (ad es., backtesting, analisi walk-forward) per garantire robustezza e affidabilità statistica.
- Condurre ricerche approfondite formulando ipotesi testabili e guidando i progressi verso obiettivi R&D a lungo termine.
- Costruire e mantenere sistemi automatizzati per monitorare la qualità dei dati, la salute del modello e rilevare drift o instabilità.
- Collaborare con altri team tecnici per garantire un'integrazione senza soluzione di continuità tra pipeline di dati e logica di modellazione.
- Ricercare e fornire approfondimenti relativi alle esposizioni al rischio, alla costruzione del portafoglio e all'analisi quantitativa del processo di investimento.
- Applicare il "pensiero divergente" per superare colli di bottiglia tecnici e ottimizzare i flussi di lavoro di recupero e elaborazione dei dati.
Requisiti
- Laurea in Matematica, Fisica, Machine Learning, Informatica o altri campi quantitativi.
- Competenze in Python sono richieste per progettare e implementare soluzioni in modo indipendente.
- Esperienza nell'uso di LLM per accelerare lo sviluppo è gradita, insieme a un pensiero critico per testare e convalidare rigorosamente il codice generato per correttezza e robustezza.
- Solida comprensione della logica di programmazione e dei principi di sviluppo software.
- Esperienza con modellazione statistica e tecniche come bagging, foreste casuali, ottimizzazione degli iperparametri, analisi delle serie temporali e elaborazione dei segnali.
- Capacità di affrontare i problemi da angolazioni diverse e trovare soluzioni creative ed efficienti.
- Fluente in inglese (sia parlato che scritto).
Punti Bonus
- Esperienza professionale o competenza in Java.
- Capacità di comprendere i concetti di dati finanziari (prezzi, rendimenti, azioni societarie) per garantire che le strutture tecniche siano allineate con la realtà finanziaria.
- Esperienza con database SQL/NoSQL.
Data Scientist (Milan Office / Hybrid) datore di lavoro: MDOTM Ltd
MDOTM è un datore di lavoro eccezionale, situato nel cuore di Milano, che offre un ambiente di lavoro collaborativo e innovativo. I dipendenti hanno accesso a opportunità di crescita professionale attraverso progetti all'avanguardia nel campo dell'AI e della finanza, con un forte focus sulla formazione continua e sullo sviluppo delle competenze. La cultura aziendale promuove la creatività e il problem solving, rendendo ogni contributo significativo per il successo collettivo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist (Milan Office / Hybrid)
✨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 MDOTM Ltd
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di MDOTM Ltd! 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 Data Scientist (Milan Office / Hybrid)
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 MDOTM Ltd. 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 MDOTM Ltd. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso MDOTM Ltd
✨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.
