Descrizione azienda

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.

Posizione

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.

Requisiti

• 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 dinamico, 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 decisionali AI/ML o sistemi di ragionamento multi-step in ambito finanziario o ad elevata sensibilità al rischio.
• Esperienza nello sviluppo o fine-tuning di modelli per use case finanziari (credito, frodi, anomaly detection, rischio, compliance).
• Esperienza con blockchain e modellazione digital-asset: clustering wallet, analisi attività on-chain, analytics di protocolli DeFi.
• Conoscenza dei framework normativi (FATF, EU AI Act, MiCA, Basel, linee guida EBA).
• Esperienza con sistemi real-time ad alta velocità e architetture di inferenza a bassa latenza.
• Familiarità con ambiente AWS, CI/CD per ML, strumenti di model monitoring e framework di data quality.

Altre informazioni

• Impatto diretto sulla strategia di modellazione, sull'intelligenza degli agent e sulla roadmap del prodotto.
• Opportunità di lavorare su soluzioni AI real-time all'avanguardia nel settore finanziario.
• Ambiente collaborativo, mission-driven e con esperti del dominio finanziario.
• Contesto di startup ad alta crescita.

• Flessibilità, possibilità di full remote (essere a meno di 100 km da Milano è un vantaggio).
• RAL offerta: tra i 45 e i 65.000 €, in base alla seniority del candidato.
• Trasferte mensili per meeting di team a Milano.
• Possibile partecipazione a workshop con clienti o conferenze a Milano.