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Data scientist (sant'ambrogio di torino)

Sant'Ambrogio di Torino
ATON IT
Data scientist
Pubblicato il 15 aprile
Descrizione

Stiamo selezionando un Data Scientist – AI Governance & Model Validation, da inserire in un notevole progetto per un nostro rilevante cliente.

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/Gen AI/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, Gen AI 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.
Es

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