pstrongChi siamo /strong /ppXTN Cognitive Security® sviluppa soluzioni innovative di Cyber Security e Fraud Prevention basate su Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Behavioural Biometrics.
/ppLe nostre piattaforme aiutano organizzazioni internazionali nei settori Banking, Financial Services, Insurance e Digital Payments a prevenire frodi e minacce informatiche attraverso tecnologie proprietarie avanzate.
/ppEntrare in XTN significa lavorare in un ambiente tecnologico dinamico, dove strongdati, algoritmi e Intelligenza Artificiale /strong vengono utilizzati per affrontare problemi reali e complessi legati alla prevenzione delle frodi digitali.
/ppbr / /ppstrongIl ruolo /strong /ppSiamo alla ricerca di un/una strongJunior Data Scientist – Fraud Detection Machine Learning /strong da inserire nel team dedicato allo sviluppo e all#39;evoluzione delle nostre soluzioni di Fraud Prevention.
/ppLa persona selezionata collaborerà con Data Scientist e specialisti di Fraud Detection nell#39;analisi dei dati e nello sviluppo, valutazione e ottimizzazione di modelli di Machine Learning utilizzati per identificare comportamenti anomali e potenziali frodi.
/ppIl ruolo rappresenta un#39;opportunità di crescita per sviluppare competenze avanzate in ambito strongData Science, Machine Learning e Fraud Detection /strong, lavorando su dataset reali e su tecnologie utilizzate in contesti enterprise e finanziari internazionali.
/ppbr / /ppstrongAttività previste /strong /ppNel ruolo ti occuperai di: /pulliAnalizzare dataset relativi a transazioni, comportamenti digitali ed eventi di sicurezza.
/liliEsplorare e interpretare i dati al fine di individuare pattern, anomalie e informazioni rilevanti per la Fraud Detection.
/liliSupportare lo sviluppo e l#39;evoluzione di modelli di Machine Learning applicati alla prevenzione delle frodi.
/liliCollaborare alle attività di preparazione, pulizia e trasformazione dei dati.
/liliContribuire alle attività di feature engineering e selezione delle variabili rilevanti per i modelli.
/liliValutare le performance dei modelli attraverso metriche quantitative e analisi dei risultati.
/liliConfrontare differenti approcci e algoritmi per identificare le soluzioni più efficaci.
/liliUtilizzare tecniche statistiche e strumenti di Data Science per trasformare i dati in insight utili al processo decisionale.
/liliInterrogare e analizzare dati attraverso SQL.
/liliCollaborare con i team tecnici e di prodotto nell#39;analisi dei fenomeni di frode e nell#39;evoluzione delle soluzioni XTN.
/liliPreparare analisi, report e presentazioni per comunicare in modo chiaro risultati e insight.




/li /ulpbr / /ppstrongStack Tecnologico /strong /ppDurante il percorso di crescita avrai modo di lavorare con: /ppemData Science Machine Learning /em /pulliR /liliAlgoritmi di Machine Learning /liliAnalisi statistica /liliFeature Engineering /liliModel Evaluation /li /ulpemData Analysis /em /pulliNOSQL /liliData exploration /liliData preparation e Data Cleaning /liliAnalisi quantitativa /liliVisualizzazione e interpretazione dei dati /li /ulpemProgramming /em /pulliR/Python /liliGOLang/Java /liliGit /li /ulpemProductivity Reporting /em /pulliMicrosoft Excel /liliMicrosoft PowerPoint /liliStrumenti di reporting e Data Visualization /li /ulpTecnologie e ambiti che potrai approfondire: /pulliFraud Detection /liliAnomaly Detection /liliBehavioural Analytics /liliArtificial Intelligence /liliAdvanced Machine Learning /liliBig Data /liliModel Monitoring /liliData-driven Decision Making /li /ulpbr / /ppstrongRequisiti /strong /ppCerchiamo una persona con: /pulliLaurea, anche in fase di completamento, in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline quantitative equivalenti.
/liliConoscenze di base di Data Science, Machine Learning e analisi dei dati.
/liliConoscenza dei principali concetti e algoritmi di Machine Learning.
/lilistrongBuona conoscenza di almeno uno tra R e Python.
/strong /liliConoscenza di SQL e capacità di effettuare interrogazioni e analisi sui dati.
/liliFamiliarità con la programmazione e con linguaggi object-oriented, ad esempio Java.
/liliBuona conoscenza del pacchetto Microsoft Office, in particolare strongExcel e PowerPoint /strong.
/liliApproccio analitico e quantitativo e capacità di interpretare i dati attraverso evidenze concrete.
/liliCapacità di valutare criticamente i risultati e le performance di un modello.
/liliInteresse verso il mondo strongData Science, Artificial Intelligence e Fraud Detection /strong.
/liliBuona capacità di problem solving.
/liliAttitudine al lavoro in team e alla collaborazione.
/liliBuona conoscenza della lingua italiana e inglese.
/li /ulpbr / /ppCostituiscono titolo preferenziale: /pulliEsperienze accademiche, tesi o progetti personali in ambito Machine Learning o Data Science.
/liliEsperienza nell#39;utilizzo di librerie e framework di Data Science e Machine Learning.
/liliConoscenza di tecniche di classificazione, clustering e anomaly detection.




/liliConoscenza di strumenti di Data Visualization.
/liliEsperienza con Git e strumenti di sviluppo software.
/liliInteresse o conoscenza dei settori Fraud Prevention, Cyber Security, Banking o Digital Payments.
/liliEsperienza nell#39;analisi di dataset complessi o di grandi dimensioni.
/li /ulpbr / /ppstrongCompletano il profilo /strong /ppCerchiamo una persona: /pullicuriosa e motivata ad approfondire dati, algoritmi e nuove tecnologie; /lilidotata di un forte approccio analitico e quantitativo; /lilicapace di affrontare problemi complessi in modo strutturato; /liliprecisa nell#39;analisi e nell#39;interpretazione dei dati; /liliinteressata a comprendere non solo strongcome /strong funziona un modello, ma anche strongperché /strong produce determinati risultati; /lilidesiderosa di crescere in un ambiente tecnico altamente specializzato; /lilicapace di lavorare in squadra e confrontarsi con colleghi con competenze differenti.
/li /ulpbr / /ppstrongCosa offriamo /strong /ppEntrerai a far parte di una software company di prodotto che sviluppa tecnologie proprietarie nel settore Cyber Security e Fraud Prevention.
/ppAvrai la possibilità di: /pullilavorare su strongdataset reali e problematiche concrete di Fraud Detection /strong; /lilicontribuire allo sviluppo e all#39;evoluzione di modelli di Machine Learning utilizzati in produzione; /liliapprofondire tecniche di Data Science e Artificial Intelligence applicate alla prevenzione delle frodi; /lilicollaborare con Data Scientist, Software Engineer ed esperti di Fraud Prevention; /lilisviluppare competenze in uno dei settori più avanzati nell#39;applicazione dell#39;AI ai servizi finanziari e alla sicurezza digitale.
/li /ulpOffriamo: /pulliContratto a tempo indeterminato.
/liliRAL compresa tra strong€****** e €****** /strong in funzione dell#39;esperienza.
/liliModalità di lavoro ibrida: 2 giorni in ufficio e 3 giorni in Lavoro da remoto.
/liliOrario di lavoro flessibile.
/liliTicket Restaurant.
/liliAssicurazione sanitaria integrativa.
/liliWelfareFringe Benefits /liliFormazione continua.
/liliPercorso di crescita professionale.
/li /ulpbr / /ppstrongLe nostre sedi /strong /pp strongPadova /strong /ppPresso la Net Tower, all#39;interno del polo direzionale NetCenter.
/pp strongMilano /strong /ppPresso Caldera Park Milano, Orange Building.
/ppbr / /ppXTN promuove un ambiente di lavoro inclusivo e valuta tutte le candidature sulla base delle competenze, dell#39;esperienza e del potenziale, nel rispetto della normativa vigente in materia di pari opportunità.
/ppbr / /ppSi prega di leggere l#39;informativa per i candidati al seguente indirizzo: /p

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