Junior Responsible AI Data Scientist

Scopo e Attività

Nell'ambito della Direzione Data & Artificial Intelligence Office struttura all'interno dell'area di Governo Chief Data, A.I, Innovation and Technology officer, siamo alla ricerca di un Junior Responsible AI Data Scientist con competenze tecniche e ottime capacità di leadership per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale che siano allineati con i valori aziendali e principi etici di Intesa Sanpaolo. La persona individuata dovrà essere in grado di indirizzare problemi e casi d'uso del mondo reale con soluzioni che garantiscano equità, interpretabilità, privacy, sicurezza, sicurezza e robustezza. È prevista la collaborazione continuativa con altri data scientist, esperti di etica nell’utilizzo dei dati e dell'AI, esperti nella gestione del rischio, compliance e ingegneri per progettare, implementare e valutare soluzioni di AI che siano affidabili, sicure e benefiche per i clienti e la Banca.

Le sue responsabilità includeranno:

• supportare lo sviluppo di progetti end-to-end su temi di Responsible AI come la mitigazione dei bias, l'explainability, la protezione dei dati, la robustezza contro attacchi avversari e l'interazione uomo-AI;
• sviluppare nuovi modelli, algoritmi e metodi che incorporino i principi di Responsible AI nella progettazione e distribuzione dei sistemi di AI;
• lavorare a stretto contatto con i team di data science per tradurre i risultati della ricerca in applicazioni pratiche e prototipi;
• comunicare e diffondere le migliori pratiche sull'implementazione della Responsible AI a stakeholder interni ed esterni;
• mantenere un aggiornamento costante sulle ultime ricerche e tendenze nella Responsible AI e nei campi correlati;
• collaborare strettamente con il team di AI etica e tradurre i requisiti legali in requisiti tecnici.

Esperienza Richiesta

Da 1 a 3 anni di esperienza in ruoli simili.

Qualifiche Richieste, Skills e Competenze

• Esperienza nella ricerca sulla Responsible AI
• Conoscenza di Python.
• Esperienza con framework e strumenti di apprendimento automatico come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn o Keras.
• Passione per la creazione di un impatto sociale positivo con l'AI
• Esperienze con le principali tecniche di modellizzazione statistiche e di machine learning.
• Esperienze di bias assessment, mitigazione dei bias e realizzazione di sistemi di explainability.
• Esperienze con i processi di versionamento del software (es. Git).
• Esperienze con Containers e Platform come Service (RH Openshift).
• Esperienze nelle tecnologie per la gestione dei dati.
• Ottima conoscenza della lingua italiana e inglese (sia parlata che scritta).

Rappresentano un plus le seguenti competenze:

• Reinforcement Learning (es. Q-Learning, A3C)
• Complex Networks
• Stream Processing
• Containers e le tecnologie API
• Ricerca Operativa
• Esperienze in metodologie agile di sviluppo dei software
• Esperienze nel settore finanziario (ad es. Banche, assicurazioni)