In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e sviluppa modelli di Machine Learning per la prevenzione delle frodi.
- Azienda: XTN Cognitive Security®, leader in Cyber Security e Fraud Prevention.
- Benefit: Contratto a tempo indeterminato, stipendio competitivo e formazione continua.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e lavoro ibrido.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti reali e innovativi nel campo della Data Science e AI.
- Qualifiche: Laurea in discipline quantitative e conoscenze di base in Data Science e Machine Learning.
La retribuzione prevista è compresa tra 25000 - 34000 € per anno.
XTN Cognitive Security® sviluppa soluzioni innovative di Cyber Security e Fraud Prevention basate su Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Behavioural Biometrics.
Le nostre piattaforme aiutano organizzazioni internazionali nei settori Banking, Financial Services, Insurance e Digital Payments a prevenire frodi e minacce informatiche attraverso tecnologie proprietarie avanzate.
Entrare in XTN significa lavorare in un ambiente tecnologico dinamico, dove dati, algoritmi e Intelligenza Artificiale vengono utilizzati per affrontare problemi reali e complessi legati alla prevenzione delle frodi digitali.
Il ruolo
Siamo alla ricerca di un/una Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning da inserire nel team dedicato allo sviluppo e all'evoluzione delle nostre soluzioni di Fraud Prevention.
La persona selezionata collaborerà con Data Scientist e specialisti di Fraud Detection nell'analisi dei dati e nello sviluppo, valutazione e ottimizzazione di modelli di Machine Learning utilizzati per identificare comportamenti anomali e potenziali frodi.
Il ruolo rappresenta un'opportunità di crescita per sviluppare competenze avanzate in ambito Data Science, Machine Learning e Fraud Detection, lavorando su dataset reali e su tecnologie utilizzate in contesti enterprise e finanziari internazionali.
Attività previste
Nel ruolo ti occuperai di:
- Analizzare dataset relativi a transazioni, comportamenti digitali ed eventi di sicurezza.
- Esplorare e interpretare i dati al fine di individuare pattern, anomalie e informazioni rilevanti per la Fraud Detection.
- Supportare lo sviluppo e l'evoluzione di modelli di Machine Learning applicati alla prevenzione delle frodi.
- Collaborare alle attività di preparazione, pulizia e trasformazione dei dati.
- Contribuire alle attività di feature engineering e selezione delle variabili rilevanti per i modelli.
- Valutare le performance dei modelli attraverso metriche quantitative e analisi dei risultati.
- Confrontare differenti approcci e algoritmi per identificare le soluzioni più efficaci.
- Utilizzare tecniche statistiche e strumenti di Data Science per trasformare i dati in insight utili al processo decisionale.
- Interrogare e analizzare dati attraverso SQL.
- Collaborare con i team tecnici e di prodotto nell'analisi dei fenomeni di frode e nell'evoluzione delle soluzioni XTN.
- Preparare analisi, report e presentazioni per comunicare in modo chiaro risultati e insight.
Durante il percorso di crescita avrai modo di lavorare con:
- Algoritmi di Machine Learning
- Data preparation e Data Cleaning
- Analisi quantitativa
- Visualizzazione e interpretazione dei dati
- Strumenti di reporting e Data Visualization
Tecnologie e ambiti che potrai approfondire:
Cerchiamo una persona con:
- Laurea, anche in fase di completamento, in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline quantitative equivalenti.
- Conoscenze di base di Data Science, Machine Learning e analisi dei dati.
- Conoscenza dei principali concetti e algoritmi di Machine Learning.
- Buona conoscenza di almeno uno tra R e Python.
- Conoscenza di SQL e capacità di effettuare interrogazioni e analisi sui dati.
- Familiarità con la programmazione e con linguaggi object-oriented, ad esempio Java.
- Buona conoscenza del pacchetto Microsoft Office, in particolare Excel e PowerPoint.
- Approccio analitico e quantitativo e capacità di interpretare i dati attraverso evidenze concrete.
- Capacità di valutare criticamente i risultati e le performance di un modello.
- Interesse verso il mondo Data Science, Artificial Intelligence e Fraud Detection.
- Buona capacità di problem solving.
- Attitudine al lavoro in team e alla collaborazione.
- Buona conoscenza della lingua italiana e inglese.
Costituiscono titolo preferenziale:
- Esperienze accademiche, tesi o progetti personali in ambito Machine Learning o Data Science.
- Esperienza nell'utilizzo di librerie e framework di Data Science e Machine Learning.
- Conoscenza di tecniche di classificazione, clustering e anomaly detection.
- Conoscenza di strumenti di Data Visualization.
- Esperienza con Git e strumenti di sviluppo software.
- Interesse o conoscenza dei settori Fraud Prevention, Cyber Security, Banking o Digital Payments.
- Esperienza nell'analisi di dataset complessi o di grandi dimensioni.
Completano il profilo
Cerchiamo una persona:
- curiosa e motivata ad approfondire dati, algoritmi e nuove tecnologie;
- dotata di un forte approccio analitico e quantitativo;
- capace di affrontare problemi complessi in modo strutturato;
- precisa nell'analisi e nell'interpretazione dei dati;
- interessata a comprendere non solo come funziona un modello, ma anche perché produce determinati risultati;
- desiderosa di crescere in un ambiente tecnico altamente specializzato;
- capace di lavorare in squadra e confrontarsi con colleghi con competenze differenti.
Entrerai a far parte di una software company di prodotto che sviluppa tecnologie proprietarie nel settore Cyber Security e Fraud Prevention.
Avrai la possibilità di:
- lavorare su dataset reali e problematiche concrete di Fraud Detection;
- contribuire allo sviluppo e all'evoluzione di modelli di Machine Learning utilizzati in produzione;
- approfondire tecniche di Data Science e Artificial Intelligence applicate alla prevenzione delle frodi;
- collaborare con Data Scientist, Software Engineer ed esperti di Fraud Prevention;
- sviluppare competenze in uno dei settori più avanzati nell'applicazione dell'AI ai servizi finanziari e alla sicurezza digitale.
- Contratto a tempo indeterminato.
- RAL compresa tra €25.000 e €34.000 in funzione dell'esperienza.
- Modalità di lavoro ibrida: 2 giorni in ufficio e 3 giorni in Smart Working.
- Orario di lavoro flessibile.
- Assicurazione sanitaria integrativa.
- Formazione continua.
- Percorso di crescita professionale.
Le nostre sedi
Presso la Net Tower, all'interno del polo direzionale NetCenter.
Presso Caldera Park Milano, Orange Building.
XTN promuove un ambiente di lavoro inclusivo e valuta tutte le candidature sulla base delle competenze, dell'esperienza e del potenziale, nel rispetto della normativa vigente in materia di pari opportunità.
Si prega di leggere l'informativa per i candidati al seguente indirizzo: https://xtncognitivesecurity.com/complete-information-for-candidates/
#J-18808-Ljbffr
Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning datore di lavoro: XTN Cognitive Security®
XTN Cognitive Security® è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro innovativo e tecnologico dove la sicurezza e l'innovazione sono al centro delle nostre soluzioni. I dipendenti possono beneficiare di un contratto a tempo indeterminato, orari flessibili, modalità di lavoro ibrida e opportunità di crescita professionale continua, lavorando su piattaforme SaaS all'avanguardia in un contesto internazionale. La nostra sede a Padova, situata nel polo direzionale NetCenter, offre un ambiente stimolante e collaborativo, ideale per chi desidera sviluppare le proprie competenze nel campo della Cyber Security e del Cloud Operations.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di XTN Cognitive Security®
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning
✨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 XTN Cognitive Security®
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di XTN Cognitive Security®! 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 Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning
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 XTN Cognitive Security®. 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 XTN Cognitive Security®. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso XTN Cognitive Security®
✨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.
