Chi siamoXTN 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 contesto tecnologico dinamico, dove dati, algoritmi e Intelligenza Artificiale vengono utilizzati per affrontare problemi reali e complessi legati alla prevenzione delle frodi digitali.Di seguito troverà tutto ciò che deve sapere su questa opportunità e sui requisiti richiesti ai candidati.Il ruoloSiamo 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 previsteNel 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 model
📌 Junior Data Scientist – Fraud Detection (Roma)
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📍 Roma