AI / Data Engineer

Overview

In veste di Senior Data Scientist, guiderai la progettazione e la messa in produzione di modelli statistici e ML avanzati per supportare decisioni in tempo reale su larga scala. Collaborerai strettamente con engineering, product e domain experts per garantire modelli accurati, robusti ed esplicabili, pronti al deployment. Avrai un impatto diretto sull’intelligenza che governa la piattaforma Genyo.ai e sulla strategia di modellazione. Questa posizione offre visibilità, responsabilità e opportunità di innovazione in un contesto fintech/DeFi ad alta crescita.

Retribuzione / Benefits

• remote work possibile
• ambiente startup dinamico e mission-driven
• RAL 10-15% superiore all’attuale
• trasferte mensili a Milano
• possibilità di workshop con clienti o conferenze a Milano
• opportunità di crescita professionale

Responsabilità

• Guidare l’intero ciclo di vita del ML: definizione del problema, acquisizione dati, feature engineering (on-chain e off-chain), modellazione, validazione, deployment e monitoraggio
• Sviluppare modelli per rilevazione frodi, credit scoring on-chain e risk assessment comportamentale, risk di liquidità e treasury, dynamic pricing e retention scoring
• Generare modelli a supporto del motore decisionale AI agentico per flussi decisionali autonomi multi-step in tempo reale
• Garantire spiegabilità, auditabilità e conformità dei modelli; contribuire a framework di spiegazione narrativa e documentazione
• Progettare e ottimizzare feature store, data pipeline, API dei modelli e framework di monitoraggio
• Condurre ricerca avanzata in graph ML, forecasting di serie temporali, anomaly detection, embeddings, self-supervised learning
• Fare mentoring ad altri data scientist e definire standard di modellazione e cultura sperimentale
• Comunicare risultati e comportamento dei modelli a stakeholder interni, clienti e autorità regolatorie
• Collaborare con team Security per sicurezza, monitoraggio e incident-response delle pipeline ML
• Verificare conformità di dataset, strumenti e integrazioni con standard di sicurezza e normative

Requisiti fondamentali

• Laurea magistrale o PhD in discipline quantitative
• >3 anni di esperienza in data science o ML, preferibilmente in servizi finanziari, fintech, pagamenti, trading o digital asset
• Ottima conoscenza di Python e librerie ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
• Esperienza comprovata nella costruzione e messa in produzione di modelli ML (batch, streaming o real-time)
• Conoscenza di modellazione statistica, classificazione e regressione, serie temporali e forecasting, anomaly detection, analisi di grafi e network, fraud detection e credit risk
• Esperienza nella creazione di modelli spiegabili e con framework di validazione robusti
• Ottime capacità comunicative e abilità nel tradurre concetti tecnici per business, engineering e compliance
• Capacità di operare in startup, ownership, creatività e autonomia
• Conoscenza delle best practice di sicurezza per modelli, dataset e pipeline
• Partecipazione alle valutazioni di rischio legate allo sviluppo dei modelli, documentazione e audit trail
• Collaborazione con il team Security per sicurezza e monitoraggio delle pipeline ML
• Verifica della conformità di dataset e integrazioni agli standard di sicurezza e normative

• Buone capacità comunicative
• Trasferire concetti tecnici a stakeholder
• Mentalità improntata all’ownership e autonomia
• Python e librerie scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
• Modellazione statistica, classificazione e regressione
• Serie temporali e forecasting