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Antifraud Data Analyst

Data: 11-mag-2022

Luogo: Milano, IT

Società: Intesa Sanpaolo Group

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 supportarci nello sviluppare soluzioni a problemi analitici predittivi complessi utilizzando le diverse fonti di dati disponibili, sviluppare di 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 AI nonché la loro applicazione attraverso algoritmi.

Lavorerai nel team di Antifraud Management e le tue attività avranno valore sia per la Capogruppo sia per tutte le Legal Entity del Gruppo Intesa Sanpaolo; inoltre, lavorerai a stretto contatto con differenti professionalità e culture aziendali, nonché in un contesto internazionale, dinamico e fortemente innovativo.

Le principali attività:

  • Evoluzione delle attività di prevention & detection verso un modello data driven;
  • Identificazione di trend anomali derivanti dall’operatività sui canali digitali;
  • Organizzare e strutturare i dati in formati idonei per l’analisi e interpretazione;
  • Identificare nuovi pattern di attacco e codificare algoritmi per l’individuazione di attività potenzialmente anomale;
  • Comunicare previsioni, risultati e indicatori attraverso report;
  • Raccomandare modifiche ai sistemi di prevenzione delle frodi e alle procedure e strategie esistenti;
  • Supporto alle analisi durante le attività di monitoraggio e progettazione.

 

itexp

Esperienza richiesta

 

3/5 anni di esperienza in ambito data scientist

Qualifiche richieste, Skills e Competenze

 

  • Ha capacità di organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (ad es. Big Data);
  • Ha interesse nell’ambito fraud detection e advanced analytics, in particolare nel mondo finance / banking
  • Ha competenze in tecniche e metodi di statistica, data mining e modelli matematici;
  • Dimostra interesse nell'utilizzo di tecniche di AI e machine learning (natural language processing, classification, clustering, ensemble methods, deep learning);
  • Ha competenze con l’utilizzo di linguaggi di programmazione statistica (ad es. R o Python) e linguaggi per database (ad es. SQL)
  • Buona conoscenza della lingua inglese
  • Buona conoscenza del pacchetto Office

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Costituiscono titolo preferenziale eventuali competenze in ambito cybersecurity e IT.

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

#sharingfuture