Data Scientist Leader
CRIF, prestigioso ed originale Gruppo internazionale specializzato in soluzioni informative, modelli decisionali, outsourcing, software e servizi consulenziali per supportare banche, società finanziarie, assicurazioni, utilities e imprese in ogni fase della relazione con il cliente ricerca una figura di Data Scientist Leader
L'area "Innovation Drive", in cui sarà inserita la risorsa, è il Centro di Eccellenza di CRIF che combina le migliori competenze di Data Science, GenAI e Data Engineering. Siamo un gruppo eclettico ed in rapida crescita, composto da giovani che collaborano in un ambiente internazionale sereno, fortemente orientato all'innovazione e attento alla crescita delle persone che vi lavorano, con il giusto mix di interazione fisica e collaborazione da remoto.
La figura si occuperà di:
progettare, sviluppare e manutenere sistemi di AI e GenAI avanzati, sia in ambito Machine Learning sia LLM‐based contribuire alla definizione e all'evoluzione di architetture production‐grade per modelli ML/LLM e sistemi agentici lavorare su post‐training e valutazione di Large Language Models (es. fine‐tuning supervisionato, reinforcement learning, distillazione)
sviluppare e ottimizzare embedding models e soluzioni basate su RAG e vector database partecipare a progetti complessi con clienti interni ed esterni, collaborando con Data Scientist, Data Engineer, Cloud Engineer e stakeholder di business contribuire a prototipi, acceleratori e nuovi prodotti AI / GenAI, portandoli dalla sperimentazione alla produzione supportare l'evoluzione delle best practice di MLOps, LLMOps e microservizi
Principali requisiti
Laurea magistrale o PhD in ambiti quantitativi (Statistica, Matematica Applicata, Informatica, Data Science, Economia Quantitativa o affini)
2+ anni di esperienza lavorativa come AI Engineer forte attitudine al problem solving, autonomia operativa e capacità di lavorare in team multidisciplinari ottime capacità comunicative e di sintesi, sia tecniche sia di business interesse costante verso i principali trend e le tecnologie emergenti in ambito AI e Generative AI
Hard skills
eccellente padronanza di Python e delle principali librerie ML/DL solida conoscenza di statistica, machine learning e modellistica predittiva (validazione, inferenza, classificazione, regressione, ecc.)
esperienza sui processi di post‐training e valutazione dei LLM (SFT, RL, distillazione)
conoscenza approfondita di embedding models (bi‐encoder, cross‐encoder) e delle tecniche di fine‐tuning esperienza con architetture agentiche e protocolli / design pattern per AI Agent utilizzo di synthetic data per test, validazione e valutazione di sistemi AI familiarità con vector database (es. Pinecone, Qdrant) e soluzioni RAG esperienza con cloud provider (AWS, GCP o Azure)
conoscenza di MLOps e architetture a microservizi buona padronanza della lingua inglese (livello minimo B1/B2)
Nice to Have (requisiti che, se posseduti, sono considerati un plus):
conoscenza dei rischi di sicurezza e affidabilità dell'AI e delle relative strategie di mitigazione esperienza con framework di AI agentica (es. AutoGen, CrewAI, smolagents, ...)
contributi a progetti Open Source in ambito AI attività di ricerca e pubblicazioni in ambito AI / ML In CRIF, siamo impegnati a coltivare un ambiente sicuro e inclusivo, dove l'innovazione prospera e i colleghi sono incoraggiati a pensare in modo creativo. Ci impegniamo a promuovere pari opportunità durante tutto il ciclo di vita dei dipendenti e crediamo che la diversità di genere, età, cultura, religione e disabilità sia fondamentale per attrarre e trattenere i migliori talenti. Abbracciando queste differenze, miriamo a creare un ambiente di lavoro in cui tutti possano avere successo e contribuire al nostro successo condiviso.
sede: Milano si offre:
La retribuzione prevista per questa posizione è prevista a partire da 35.100 € lordi annui.
L'inquadramento verrà definito in fase di selezione sulla base del profilo e in applicazione del CCNL Terziario Distribuzione e Servizi.
La definizione del compenso specifico, inclusi eventuali elementi variabili (come MBO) o benefit accessori, dipenderà dalla valutazione del profilo rispetto ai requisiti della posizione.