Randstad Digtial Italia società di ricerca e selezione del personale in ambito ICT, ricerca con inserimento diretto presso importante cliente finanziario un: Data Scientist
Il nostro cliente è una boutique di servizi finanziari che offre come prodotto principale una piattaforma per il monitoraggio/gestione dei portafogli finanziari d'investimento ed è dedicata ad investitori istituzionali come Assicurazioni, Fondi Pensione, SGR e altri.
Mansioni:
Il professionista entrerà in un team specializzata nello sviluppo di soluzioni avanzate per il monitoraggio e l'analisi dei portafogli finanziari. La piattaforma web-based integra moduli di data management, intelligenza artificiale e analisi quantitativa.
Per potenziare il team di financial engineering, cerchiamo una figura con solide competenze quantitative e capacità di analisi dei dati, capace di contribuire allo sviluppo di modelli analitici e di AI, e di gestire in autonomia attività di validazione e interpretazione dei dati finanziari.
Responsabilità principali
Eseguire analisi esplorative, statistiche e quantitative sui dati finanziari dei clienti.
Gestire e validare dataset complessi, assicurandone coerenza e integrità.
Sviluppare script e pipeline in Python per la pulizia, trasformazione e aggregazione dei dati.
Collaborare con il team backend per ottimizzare i flussi di data ingestion e integrazione con il database relazionale (PostgreSQL).
Applicare metodologie di modellistica di rischio finanziario, analisi di portafoglio
Contribuire allo sviluppo e alla valutazione di modelli di machine learning e AI (inclusi LLM) per l'automazione dei processi analitici.
Documentare e comunicare i risultati in modo sintetico e chiaro, supportando i financial engineer senior e il management
Requisiti
2–4 anni di esperienza in ruoli di data scientist o financial engineering.
Esperienza nel mondo finanziario e/o con un corso di studi con focus finanza investimenti
Approfondita conoscenza di Python e delle principali librerie per l'analisi dati
Esperienza con database relazionali e linguaggio SQL. o Plus: conoscenza di PostgreSQL.
Familiarità con i modelli di intelligenza artificiale e LLM (Large Language Models) e con i concetti base di machine learning.
Buona conoscenza dell'inglese tecnico.
Competenze analitiche e trasversali
Capacità di analizzare dataset complessi, individuando pattern, outlier e relazioni significative.
Esperienza con strumenti di data visualization (es. matplotlib, seaborn, plotly, Power BI o equivalenti).
Precisione, curiosità intellettuale e forte orientamento al problem solving.
Capacità di comunicare efficacemente i risultati analitici a interlocutori tecnici e non tecnici.
Sede di Lavoro: Milano Centro con ampio uso dello smart working
Pacchetto retributivo: fisso+ Premio+
buoni pasto 7,00+ copertura sanitaria+ fondo pensione con partecipazione da contratto.
Assunzione diretta da parte del cliente finale a tempo indeterminato *****K di ral