Chi siamo

La preghiamo di leggere attentamente i seguenti dettagli prima di inviare la sua candidatura.

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 atmosfera 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.

Stack Tecnologico

Durante il percorso di crescita avrai modo di lavorare con:

Data Science & Machine Learning

- R
- Algoritmi di Machine Learning
- Analisi statistica
- Feature Engineering
- Model Evaluation

Data Analysis

- NOSQL
- Data exploration
- Data preparation e Data Cleaning
- Analisi quantitativa
- Visualizzazione e interpretazione dei dati

Programming

- R/Python
- GOLang/Java
- Git

Productivity & Reporting

- Microsoft Excel
- Microsoft PowerPoint
- Strumenti di reporting e Data Visualization

Tecnologie e ambiti che potrai approfondire:

- Fraud Detection
- Anomaly Detection
- Behavioural Analytics
- Artificial Intelligence
- Advanced Machine Learning
- Big Data
- Model Monitoring
- Data-driven Decision Making

Requisiti

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.

Cosa offriamo

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 conData 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.

Offriamo:

- 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 Lavoro da remoto.
- Orario di lavoro flessibile.
- Ticket Restaurant.
- Assicurazione sanitaria integrativa.
- Welfare&Fringe; Benefits
- Formazione continua.
- Percorso di crescita professionale.

Le nostre sedi

Padova

Presso la Net Tower, all'interno del polo direzionale NetCenter.

Milano

Presso Caldera Park Milano, Orange Building. xysqume

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:

📌 Junior Data Scientist – Fraud Detection & Machine Learning (Sona)
🏢 XTN Cognitive Security®
📍 Sona