Posizione
La mission di Models Lab è di estrarre valore dal nostro immenso ecosistema d’informazioni sviluppando modelli predittivi su molteplici ambiti dal rischio creditizio fino alla previsione di trend macroeconomici con metodologie quantitative avanzate (modelli econometrici, statistici, ML / AI).
Il nostro impegno è dedicato a fare evolvere la conoscenza scientifica nell’ambito del business management e realizzare algoritmi predittivi proprietari e custom per i nostri clienti che vogliono far crescere la propria attività in modo consapevole e sostenibile.
Ogni giorno ci impegniamo ad essere attori della trasformazione e a costruire una cultura di fiducia e di collaborazione in cui tutti i membri del team possano esprimere e sviluppare il proprio talento.
In questo contesto, il Junior Data Scientist partecipa a progetti di analisi quantitativa e modellizzazione avanzata, contribuendo allo sviluppo di soluzioni data-driven a supporto delle attività progettuali.
Le principali responsabilità includeranno :
- Sviluppare e supportare la manutenzione di modelli predittivi proprietari (es. rischio di credito, trend macroeconomici);
- Effettuare analisi statistiche ed econometriche su dataset complessi provenienti da più fonti;
- Supportare nello sviluppo di codici per analisi, modellizzazione e automazione (Python, R);
- Contribuire alla progettazione e validazione di modelli ML / AI applicati a use-case interni ed esterni;
- Documentare metodologie, esperimenti, performance e risultati
- Collaborare con team multidisciplinari in ottica di contaminazione, apprendimento reciproco e co-design delle soluzioni predittive;
- Supportare lo sviluppo di algoritmi custom destinati a clienti con esigenze specifiche
Requisiti
Requisiti obbligatori- Laurea magistrale in economics (econometria, statistica avanzata e ML) con focus quantitativo o in materie STEM;Capacità analitiche, organizzative e competenze nell’elaborazione di dati di natura quantitativa e qualitativa;Rigorosità nell’applicare il metodo scientifico e spirito critico nell’interpretazione dei risultati;Curiosità intellettuale, mentalità aperta e approccio proattivo;Predisposizione al lavoro per obiettivi e alla gestione della complessità;Propensione al lavoro di squadra e alla condivisione delle conoscenze;Conoscenza dei linguaggi di analisi comuni nella data science, in particolare con ottima padronanza di Python;Conoscenza completa del pacchetto MSOffice e ottima padronanza della lingua inglese.Requisiti preferenziali- Phd preferenziale - saranno positivamente valutati anche profili con master specialisti in data science;Titolo di studioLaurea Magistrale / ciclo Unico (secondo livello)Area disciplinareEconomico, Informatica e Tecnologie ICT, Scientifico