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Cerchiamo una figura di data scientist motivata, curiosa e rigorosa da inserire nei team di Transcrime e Crime&tech. Lavorerai su dati societari ed economico-finanziari su larga scala, strutturati e non strutturati, contribuendo a far emergere schemi anomali, reti di relazioni e imprese a rischio, anche attraverso l’uso di tecniche di NLP, machine learning e AI applicate all’analisi di testi (es. news e documenti societari).
Responsabilità
Estrazione, pulizia, trasformazione e modellazione dati societari (strutturati e semi-strutturati)
Costruzione di dataset di analisi a supporto di progetti di ricerca, valutazioni, modelli e reportistica
Analisi di reti e grafi per identificare strutture di controllo, connessioni e schemi anomali tra imprese
Applicazione di tecniche di natural language processing (NLP) per l’estrazione e la classificazione di informazioni da testi (es. news, report, documenti aziendali, fonti aperte)
Sviluppo e valutazione di modelli di machine learning e AI su dati societari e testuali (feature engineering, scelta e tuning dei modelli, validazione, interpretabilità)
Definizione e sviluppo di modelli descrittivi e predittivi di valutazione del rischio (reputazionale, riciclaggio, frode)
Collaborazione continua con i team ricerca, prodotto e sviluppo per progettare soluzioni data-driven e replicabili
Requisiti
Ottima conoscenza di tecniche di data analysis (statistica descrittiva, esplorazione dati, data wrangling)
Esperienza o forte interesse per l’analisi di grafi e reti
Familiarità con natural language processing (NLP) e con l’estrazione/organizzazione di informazioni non strutturate
Padronanza di almeno uno tra Python o R
Forte familiarità con SQL
Esperienza con metodi di apprendimento automatico e AI
Capacità di comunicare insight a pubblici tecnici e non tecnici
Buona conoscenza della lingua inglese
Preferibile
Esperienza di analisi con dati societari (es. strutture societarie, bilanci, anagrafiche aziendali, eventi negativi)
Conoscenza dei principali provider di dati societari (es. Moody’s, Dun & Bradstreet, Sayari, Cerved)
Esperienza di sviluppo di modelli di valutazione del rischio (credito, reputazionale) con dati societari
Esperienza con BigQuery e/o altri ambienti di data warehouse
Lavoro con dataset di grandi dimensioni
Esperienza con pipeline dati, ETL/ELT
Competenze di social network analysis – SNA e di visualizzazione di grafi
Esperienza o interesse per la visualizzazione dei dati (es. Rshiny, Power BI, Plotly)
Conoscenza di framework o librerie di machine learning
Cosa offriamo
Inserimento in un contesto giovane e dinamico tra ricerca accademica e applicazioni reali
Opportunità di crescita e di partecipazione a progetti internazionali su rischi economico-finanziari e criminalità d’impresa e mercati illeciti
Contratto e retribuzione commisurati al profilo e all’esperienza
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