In sintesi
- Mansioni: Progetta e ottimizza pipeline AI per analisi predittive nei mercati finanziari.
- Azienda: Azienda fintech innovativa con un team di ricerca collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e ambiente dinamico.
- Altre informazioni: Cultura aziendale stimolante con sfide tecniche creative.
- Perché questo lavoro: Lavora su modelli AI all'avanguardia e impatta strategie d'investimento reali.
- Qualifiche: Laurea in matematica, fisica o informatica e competenze in Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 121500 - 148500 € per anno.
Role Overview
We are seeking a Data Scientist to join our Research and Development Team in Milan.
This role is designed for someone who thrives at the intersection of advanced mathematics, machine learning, and scalable coding.
Working within a collaborative team of scientists and engineers, you will focus on developing the AI models that are at the core of everything we do.
You’ll be joining a mission where we have been pioneering and evolving these proprietary models for more than a decade, driving the innovation that powers our fintech solutions.
Whether you are a seasoned researcher or a brilliant profile with a passion for AI, your contribution will directly impact our investment strategies and internal modeling tools.
We are looking for a creative problem solver who thrives on technical challenges.
You don't necessarily need to be a finance expert, but you must be curious enough to master how financial data behaves.
Key Responsibilities
- Design, build, and optimize end-to-end AI pipelines for predictive and prescriptive analytics in financial markets, leveraging modern techniques such as large language models (LLMs), statistical modeling, and probabilistic methods.
This includes proficiency in integrating LLMs into research workflows and orchestrating data pipelines.
- Formulate hypotheses, identify intermediate milestones, and meet deadlines for long-term ambitious research goals.
- Own the full model lifecycle, from data selection and representation to deployment and performance tuning.
- Develop and execute rigorous validation frameworks (e. g., backtesting, walk-forward analysis) to ensure robustness and statistical reliability.
- Conduct in-depth research by formulating testable hypotheses and driving progress toward long-term R&D goals.
- Build and maintain automated systems to monitor data quality, model health, and detect drift or instability.
- Collaborate with other technical teams to ensure seamless integration between data pipelines and modeling logic.
- Research and deliver insights related to risk exposures, portfolio construction, and quantitative analysis of the investment process
- Apply \"divergent thinking\" to overcome technical bottlenecks and optimize data retrieval and processing workflows.
Requirements
- Degree in Mathematics, Physics, Machine Learning, Computer Science, or other quantitative fields.
- Python skills are required to independently design and implement solutions.
- Experience using LLMs to accelerate development is welcome, alongside critical thinking to rigorously test and validate generated code for correctness and robustness.
- Strong grasp of programming logic and software development principles.
- Experience with statistical modeling and techniques such as bagging, random forests, hyperparameter optimization, time series analysis, and signal processing.
- The ability to approach problems from different angles and find creative, efficient solutions.
- Fluent in English (both spoken and written).
- Bonus Points
- Professional experience or proficiency in Java.
- Ability to understand financial data concepts (prices, yields, corporate actions) to ensure technical structures align with financial reality.
- Experience with SQL/No SQL databases.
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist datore di lavoro: MDOTM
Unisciti a noi a Milano, dove la nostra cultura collaborativa e innovativa ti offre l'opportunità di lavorare con esperti nel campo della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale. Offriamo un ambiente stimolante che promuove la crescita professionale attraverso progetti all'avanguardia e l'accesso a tecnologie moderne, garantendo che il tuo lavoro abbia un impatto diretto sulle strategie di investimento. Con un forte focus sullo sviluppo delle competenze e un impegno per l'eccellenza, siamo l'azienda ideale per chi cerca un'esperienza lavorativa significativa e gratificante nel settore fintech.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist
✨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
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di MDOTM! 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
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. 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. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso MDOTM
✨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.
