Antifraud Advanced Analytics Data Scientist

Intesa Sanpaolo è un gruppo bancario internazionale, leader in Italia e fra i primi 5 gruppi dell'area euro con oltre 20 milioni di clienti in Italia e all’estero. Estremamente innovativo è anche motore di crescita sostenibile e inclusiva, con impatto concreto sulla società e con un forte impegno per l’ambiente.

Scopo e Attività

Stiamo cercando una persona che sia in grado di sviluppare soluzioni a problemi analitici predittivi complessi utilizzando le diverse fonti di dati disponibili, in grado di individuare soluzioni efficaci in logica di priorità, garantendo un approccio challenging alle sfide e riuscendo a sviluppare sinergie e senso di inclusione.

In questo ruolo, verrà inserita all’interno dell’ufficio Antifraud & Customer Protection e si occuperà di sviluppare nuovi casi d'uso, identificare automaticamente eventi potenzialmente malevoli o pattern di interesse mediante l’analisi statistica, l’elaborazione di grandi quantità di dati e la creazione di modelli di Machine, a valore sia per la Capogruppo sia per le Legal Entity del Gruppo Intesa Sanpaolo.

Lavorerà a stretto contatto con differenti professionalità e culture aziendali in un contesto internazionale, dinamico e in forte crescita.

La persona individuata si occuperà delle seguenti attività:

• evoluzione delle attività di prevention & detection verso un modello data driven;
• identificazione di trend anomali derivanti dall’operatività sui canali digitali;
• organizzazione dei dati in formati idonei per l’analisi e l’interpretazione;
• identificazione di nuovi pattern di attacco e codificare algoritmi per l’individuazione di attività potenzialmente anomale;
• supporto alle analisi durante le attività di monitoraggio e progettazione;
• comunicazione e rendicontazione dei principali risultati ottenuti.

Esperienza Richiesta

3-5 anni di esperienza in ambito Cybersecurity e/o Business Continuity.

Qualifiche Richieste, Skills e Competenze

• Capacità di organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (ad es. Big Data)
• Ottime competenze in tecniche e metodi di statistica, data mining e modelli matematici
• Ottime competenze nell'utilizzo di tecniche machine learning (natural language processing, classification, clustering, ensemble methods, deep learning)
• Ottime competenze nell’utilizzo di linguaggi di programmazione statistica (Python) e linguaggi per database (ad es. SQL)
• Buon competenze di applicazioni di algoritmi di Machine learning e comportamentali in ambito Cyber con particolare focus sull’applicazione in ambito Antifrode
• Conoscenza delle best practices e degli strumenti di Data Analytics rivolti alla prevenzione delle principali tecniche di attacco in ambito Cybersecurity
• Buona conoscenza della lingua inglese.

Costituiscono titolo preferenziale eventuali competenze in ambito cybersecurity, in particolare Antifrode, e IT.

Entra a far parte di una realtà internazionale e innovativa. Il futuro non si aspetta, si sceglie!

#sharingfuture

CybSecExp