Data Scientist

Stiamo selezionando un Data Scientist – AI Governance & Model Validation, da inserire in un importante 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/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.

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: [email protected] .