Il nostro cliente è una piattaforma no-code e self-provisioning che consente di creare agenti e modelli di intelligenza artificiale in tempo reale, destinati a istituzioni finanziarie, fintech e piattaforme di digital asset. L’azienda fornisce modelli decisionali AI agentici, spiegazioni audit-ready e avanzate capacità di modellazione per ambiti quali credit scoring, rilevazione frodi, risk modelling, churn prediction, customer retention, customer rating e molto altro.

La loro missione è portare nel mondo TradFi e DeFi soluzioni decisionali basate su IA trasparenti, conformi, pronte per l’AI Act e ad alte prestazioni. Per utilizzare il prodotto non sono richieste competenze tecniche o di data science.

Stiamo cercando un AI / Data Engineer che guidi iniziative di modellazione ad alto impatto e contribuisca a definire la nuova generazione di agenti intelligenti e foundation model finanziari che alimentano la loro piattaforma.

In qualità di AI Engineer, guiderai la progettazione, lo sviluppo, la validazione e la messa in produzione di modelli statistici e di machine learning avanzati, operativi in tempo reale e su larga scala. Lavorerai a stretto contatto con i team di engineering, product e con esperti di dominio per garantire che i modelli siano accurati, robusti, spiegabili e pronti per la produzione.

Si tratta di un ruolo ad alta responsabilità e visibilità, con un impatto diretto sull’intelligenza che governa i sistemi decisionali della piattaforma Genyo.ai.

Responsabilità principali

- Guidare l’intero ciclo di vita del machine learning: definizione del problema, acquisizione dati, feature engineering (inclusi dati on-chain e off-chain), modellazione, validazione, deployment e monitoraggio.




- Sviluppare modelli innovativi per:
- Rilevazione frodi (es. mixer, rischio portafogli, operazioni anomale, sanzioni).
- Credit scoring on-chain e risk assessment comportamentale.
- Modelli di rischio di liquidità e treasury.
- Dynamic pricing, ottimizzazione degli spread e retention scoring.

- Sviluppare modelli a supporto del motore decisionale AI agentico, abilitando flussi decisionali autonomi multi-step e in tempo reale.
- Garantire che tutti i modelli siano spiegabili, auditabili e conformi; contribuire a framework di spiegazione narrativa e alla documentazione.
- Progettare e ottimizzare feature store, data pipeline, API dei modelli e framework di monitoraggio.
- Condurre ricerca avanzata su graph ML, forecasting di serie temporali, anomaly detection, embeddings, self-supervised learning e altri ambiti pertinenti.
- Fare mentoring ad altri data scientist e contribuire agli standard di modellazione, alla cultura sperimentale e ai processi di revisione.
- Comunicare risultati e comportamento dei modelli a stakeholder interni, clienti e autorità regolatorie, in modo chiaro e operativo.

- Laurea magistrale o PhD in Statistica, Machine Learning, Matematica, Informatica, Ingegneria, Econometria, Fisica o discipline quantitative affini.
- Oltre 3 anni di esperienza in data science o ruoli ML,



preferibilmente in servizi finanziari, fintech, pagamenti, trading o digital asset.
- Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Esperienza comprovata nella costruzione e messa in produzione di modelli ML (batch, streaming o real-time).
- Solida conoscenza di:
- Modellazione statistica
- Metodi di classificazione e regressione
- Serie temporali e forecasting
- Anomaly detection
- Analisi di grafi e network
- Modellazione per fraud detection e credit risk

- Esperienza nella creazione di modelli spiegabili e con framework di validazione robusti.
- Ottime capacità comunicative e abilità nel tradurre concetti tecnici complessi per stakeholder di business, engineering e compliance.
- Capacità di operare in uno startup environment vivace, con senso di ownership, creatività e autonomia.
- Conoscenza e applicazione delle best practice di sicurezza per modelli, dataset e pipeline (controlli di accesso, protezione PII, crittografia, logging).
- Partecipazione alle valutazioni di rischio legate allo sviluppo dei modelli, al trattamento dei dati e ai processi decisionali in tempo reale.
- Mantenimento della documentazione dei modelli, audit trail e evidenze per audit interni ed esterni.
- Collaborazione con il team Security per migliorare sicurezza, monitoraggio e incident-response delle pipeline ML.
- Verifica della conformità di dataset, strumenti e integrazioni di terze parti agli standard di sicurezza e alle normative.

Requisiti preferenziali

- Esperienza nella progettazione o nell’implementazione di agent, modelli

📌 AI / Data Engineer (Milano)
🏢 W Executive
📍 Milano