Stiamo selezionando un Data Scientist – AI Governance & Model Validation, da inserire in un rilevante progetto per un nostro rilevante cliente. Sta pensando di candidarsi? Non aspetti, scorra verso il basso e invii la sua candidatura il prima possibile per non perdere l'opportunità. Il contratto, il livello e la retribuzione saranno condivisi in fase di selezione e colloquio. La sede di lavoro è Roma, modalità di lavoro sarà in ibrido, (2 o 3 giorni presso la sede del cliente ed il resto in smartworking). La risorsa sarà inserita nel team dedicato alla valutazione tecnica e alla governance dei use case di Intelligenza Artificiale. Il candidato sarà coinvolto nelle attività di analisi, validazione e monitoraggio dei modelli ML/GenAI/LLM, garantendo conformità ai requisiti normativi, di risk management e alle policy aziendali. Seniority 2–5 anni. Principali attività. La risorsa si occuperà di una o più delle seguenti attività, a seconda della seniority: Valutare i use case AI assicurando conformità ai criteri di governance e coerenza con metriche, KPI, requisiti tecnici e controlli di rischio. Verificare la corretta applicazione dell’ AI Use Case Governance Questionnaire, con focus su architetture, API, hosting, dati e IT triggers. Effettuare controlli di compliance in linea con AI Act, policy MRM/MRR e assessment obbligatori (DPIA, TPRM, Data Quality). Analizzare modelli Machine Learning, GenAI e Large Language Models, valutandone robustezza, qualità dati, stabilità, bias ed explainability. Validare metriche e test di performance, contribuendo alla definizione di sistemi di monitoraggio (drift detection, re‑training, incident management). Supportare l’analisi del valore generato dai use case e la valutazione dei costi. Collaborare con PO, Tribe Lead, Data Owner e partner IT lungo l’intero ciclo di vita del modello. Redigere documentazione tecnica, evidenze di assessment e materiali per i processi decisionali e di governance. Competenze tecniche richieste: Solida conoscenza dei modelli di Machine Learning e delle relative metriche di valutazione. Esperienza con tecnologie GenAI/LLM e principi di AI safety & robustness. Competenze dimostrate in model assessment & monitoring (performance, stability, explainability, drift, bias). Ottima padronanza di Python e familiarità con pipeline dati, flussi applicativi e integrazioni API. Competenze tecniche gradite: Conoscenza di framework di AI governance o Model Risk Management. Esperienza con strumenti MLOps/monitoring (MLflow, EvidentlyAI o equivalenti). Esperienza su cloud (AWS, Azure o GCP). Conoscenza dei requisiti del AI Act e degli standard di qualità dei dati. xrtlpzc Completano il profilo del candidato: Laurea in Informatica o in Ingegneria Informatica (o titolo equivalente/superiore); buona conoscenza della lingua inglese, sia scritta che parlata. Se interessati, inviate il Vostro Curriculum Vitae aggiornato e dettagliato che dovrà contenere autorizzazione al trattamento dei dati secondo l'articolo 13 GDPR679/16 a:.