Overview In questa posizione guiderai lo sviluppo e la messa in produzione di modelli statistici e ML per supportare decisioni autonome in tempo reale, collaborando con engineering, product e domain experts. L'obiettivo è offrire modelli accurati, spiegabili e auditabili per la piattaforma Genyo.Ti occuperai di ricerca avanzata, deployment e monitoraggio in un contesto regolatorio complesso. flessibilità orario e remote binari ambiente startup dinamico e mission-driven workshops con clienti e conferenze a Milano viaggi aziendali mensili per meeting a Milano possibilità di crescita e mentoring RAL tra 45k e 65k a seconda seniority Guidare l'intero ciclo di vita del ML: definizione del problema, acquisizione dati, feature engineering (on-chain e off-chain), modellazione, validazione, deployment e monitoraggio Sviluppare modelli per rilevazione frodi, credit scoring on-chain e risk assessment comportamentale Progettare modelli per rischi di liquidità e treasury e per dynamic pricing e retention Sviluppare modelli a supporto del motore decisionale AI agentico, abilitando flussi decisionali autonomi multi-step in tempo reale Garantire spiegabilità,



auditabilità e conformità dei modelli e contribuire a framework di spiegazione narrativa e documentazione Progettare e ottimizzare feature store, data pipeline, API dei modelli e framework di monitoraggio Condurre ricerca avanzata su graph ML, forecasting, anomaly detection, embeddings, self-supervised learning Fare mentoring a data scientist e contribuire agli standard di modellazione e revisione Comunicare risultati e comportamento dei modelli a stakeholder interni, clienti e autorità regolatorie Laurea magistrale o PhD in discipline quantitative ~+3 anni di esperienza in data science o ML ~ Ottima conoscenza di Python e librerie ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) ~ Esperienza comprovata in modelli ML in produzione (batch, streaming o real-time) ~ Conoscenza di modellazione statistica, metodi di classificazione/regressione, serie temporali, anomaly detection ~ Esperienza con modelli spiegabili e validazione robusta ~ Ottime capacità comunicative e capacità di tradurre concetti tecnici per business/compliance ~ Esperienza in ambienti startup e mindset di ownership ~ Pensiero analitico e orientamento al dettaglio ~ Python avanzato ~ Librerie ML: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ~ Modellazione statistica, forecasting, serie temporali

📌 Data Engineer | IT (Milano)
🏢 W Executive
📍 Milano