In sintesi
- Mansioni: Progetta e implementa modelli di rischio e analisi per decisioni aziendali strategiche.
- Azienda: Scalapay, un team fintech ambizioso in un ambiente internazionale.
- Benefit: Stipendio competitivo, supporto alla crescita professionale e lavoro ibrido.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita e utilizzo delle ultime tecnologie.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con modelli innovativi in un settore in rapida evoluzione.
- Qualifiche: Master in Finanza, Economia o Data Science e 4+ anni di esperienza nel settore.
La retribuzione prevista è compresa tra 45000 - 50000 € per anno.
At Scalapay, we’re shaping a culture with high standards, independent and critical thought, innovation, ownership, and continuous learning . We operate in a fast-moving, tech-driven environment , and we’re looking for people who thrive in change, think boldly, and take initiative .
If you’re ready to put your potential to the test in a hiring process designed to spotlight exceptional talent, this is your chance to stand out and grow with one of Europe’s most ambitious fintech teams .
#Make It Happen #Play As ATeam #Stay Curious #Focus On Customer.
THE MISSION
As a
Risk Data Scientist , you will own the design, implementation, and oversight of credit & fraud model and reporting . This is a high-impact role where you will collaborate with cross-functional teams to align on product and risk strategy changes to understand impact on loss performance and approval rates.
This role will ensure accurate projections of portfolio performance, early detection of risk trends, and actionable insights to drive business decisions .
WHAT YOU WILL DO
- Develop, implement, and maintain Credit Risk & Fraud models across the BNPL & Lending portfolio.
- Build analytical tools and produce analysis to find Risk & Losses drivers.
- Monitor approval rates, fraud & credit performance and recovery trends.
- Build scalable BI dashboards
- Business Intelligence & Reporting
- Own the design, automation, and delivery of Risk models & BI reporting for leadership and stakeholders.
- Partner with cross functional areas like Finance, payments, product risk to provide data-driven insights into credit losses, profitability, and risk-adjusted returns.
- Ensure regulatory and management reporting requirements are met with high accuracy.
- Cross-Functional Collaboration
- Work closely with credit risk, data science, finance, and product teams to align loss assumptions with pricing, provisioning, and strategic planning.
- Communicate findings and recommendations to senior leadership and external stakeholders (e. g., auditors, regulators, investors).
- Contribute to credit policy development by identifying emerging risks and recommending mitigation strategies.
- Support provisioning under IFRS9 or equivalent regulatory frameworks.
- Ensure data integrity, consistency, and strong governance across risk reporting processes.
- Provide scenario analyses and stress testing to anticipate potential risks under different macroeconomic environments.
WHO WE ARE LOOKING FOR
- Holder of a
Master’s degree in Finance, Economics, Statistics, Data Science , or related field. Advanced degree preferred.
4+ years in risk management, data science, or risk modelling , preferably in fintech, BNPL, or consumer lending or advanced analytics consulting .
- Proven track record in developing loss risk models and reporting processes.
- Proficiency in
SQL, R, Python for data analysis and modeling.
- Proficiency in
AI for analytical and modeling.
- Strong analytical and problem-solving mindset.
- Excellent communication skills with an ability to simplify complex data into actionable insights
- High attention to detail and strong ownership of deliverables.
- Exceptional communication skills in English, both written and verbal, to effectively convey complex ideas to diverse audiences.
WHY YOU SHOULD JOIN SCALAPAY
- Attractive packages based on skills and experience - the salary band we have for this position is of 45'000-50'000 € (Gross Annual Salary)
- International environment with significant challenges to be met every day
- Lots of opportunities to work with a team of industry tech leaders who are focused on delivering products that offer exceptional user experiences
- Personalised support to accelerate your professional growth and take ownership of the products you deliver: we want to help you grow!
- Latest technologies and being encouraged to bring your flair to the role.
OUR HIRING PROCESS
- An initial chat with our Talent team
- The first interview with the Hiring Manager to dive deep into your experiences and better understand your motivation
Super Pro tip
we know that application processes can be scary and frustrating but… we look for talent, not people that tick all our boxes.
Please note that only candidates with a legal working status in Italy will be considered as we do not provide any sponsorship. Are you currently legally able to work in Italy?
We're lucky to receive a lot of CVs so we pay a lot of attention to what you share here: this is your chance to stand out with evidence, proof points and numbers
As we work in hybrid mode, we expect our employees to work from our Milan office a minimum of 3 days per week and 2 days in remote.
#J-18808-Ljbffr
Risk Data Scientist in Varese datore di lavoro: Scalapay
Scalapay è un datore di lavoro eccezionale che promuove una cultura di innovazione, apprendimento continuo e pensiero critico. Offriamo opportunità di crescita professionale in un ambiente dinamico e tecnologico a Milano, dove il lavoro di squadra e l'iniziativa individuale sono valorizzati. Con un pacchetto retributivo competitivo e un processo di selezione che mette in risalto i talenti, siamo pronti ad accogliere persone pronte a fare la differenza nel settore fintech europeo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Risk Data Scientist in Varese
✨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 Scalapay
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Scalapay! 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 Risk Data Scientist in Varese
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 Scalapay. 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 Scalapay. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Scalapay
✨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.
