Expert Antifraud Data Analyst

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 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.
La figura sarà inserita all'interno dell'ufficio Anti-Fraud & Customers Protection Center e le attività svolte avranno valore sia per la Capogruppo sia per tutte le Legal Entity del Gruppo Intesa Sanpaolo; inoltre, entrerà a stretto contatto con differenti professionalità e culture aziendali, nonché in un contesto internazionale, dinamico e fortemente innovativo. 

La risorsa dovrà fornire un contributo attivo al team nelle seguenti attività:
•    evoluzione delle attività di prevention & detection verso un modello data driven;
•    identificare i trend anomali derivanti dall'operatività sui canali digitali;
•    organizzare e strutturare dei dati in formati idonei per l'analisi e interpretazione;
•    identificare i 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.

Esperienza Richiesta

3-5 anni di esperienza come data analyst

Qualifiche Richieste, Skills e Competenze

•    Capacità di organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (ad es. Big Data);
•    Interesse nell'ambito fraud detection e advanced analytics, in particolare nel mondo finance / banking
•    Interesse nell'utilizzo di tecniche di AI e machine learning (natural language processing, classification, clustering, ensemble methods, deep learning);
•    Competenze in tecniche e metodi di statistica, data mining e modelli matematici;
•    Competenze nell'utilizzo di linguaggi di programmazione statistica (ad es. R o Python) e linguaggi per database (ad es. SQL)
•    Conoscenza fluente della lingua inglese

Costituiscono titolo preferenziale eventuali competenze in ambito cybersecurity e IT.