Luogo: Torino, IT
Società: Intesa Sanpaolo Group
Intesa Sanpaolo è un gruppo bancario internazionale, leader in Italia e fra i primi 5 gruppi dell'area euro con oltre 20 milioni di clienti in Italia e all'estero. Estremamente innovativo è anche motore di crescita sostenibile e inclusiva, con impatto concreto sulla società e con un forte impegno per l'ambiente. Stiamo cercando una persona che sia in grado di sviluppare soluzioni a problemi analitici predittivi complessi utilizzando le diverse fonti di dati disponibili, in grado di individuare soluzioni efficaci in logica di priorità, garantendo un approccio challenging alle sfide e riuscendo a sviluppare sinergie e senso di inclusione.
In questo ruolo, verrà inserita all'interno dell'ufficio Antifraud & Customer Protection e si occuperà di sviluppare nuovi casi d'uso, identificare automaticamente eventi potenzialmente malevoli o pattern di interesse mediante l'analisi statistica, l'elaborazione di grandi quantità di dati e la creazione di modelli di Machine, a valore sia per la Capogruppo sia per le Legal Entity del Gruppo Intesa Sanpaolo.
Lavorerà a stretto contatto con differenti professionalità e culture aziendali in un contesto internazionale, dinamico e in forte crescita.
La persona individuata si occuperà delle seguenti attività:
evoluzione delle attività di prevention & detection verso un modello data driven;identificazione di trend anomali derivanti dall'operatività sui canali digitali;organizzazione dei dati in formati idonei per l'analisi e l'interpretazione;identificazione di nuovi pattern di attacco e codificare algoritmi per l'individuazione di attività potenzialmente anomale;supporto alle analisi durante le attività di monitoraggio e progettazione;comunicazione e rendicontazione dei principali risultati ottenuti.Esperienza Richiesta3-5 anni di esperienza in ambito Cybersecurity e/o Business Continuity.
Qualifiche Richieste, Skills e CompetenzeCapacità di organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (ad es. Big Data)Ottime competenze in tecniche e metodi di statistica, data mining e modelli matematiciOttime competenze nell'utilizzo di tecniche machine learning (natural language processing, classification, clustering, ensemble methods, deep learning)Ottime competenze nell'utilizzo di linguaggi di programmazione statistica (Python) e linguaggi per database (ad es. SQL)Buon competenze di applicazioni di algoritmi di Machine learning e comportamentali in ambito Cyber con particolare focus sull'applicazione in ambito AntifrodeConoscenza delle best practices e degli strumenti di Data Analytics rivolti alla prevenzione delle principali tecniche di attacco in ambito CybersecurityBuona conoscenza della lingua inglese.Costituiscono titolo preferenziale eventuali competenze in ambito cybersecurity, in particolare Antifrode, e IT.
Entra a far parte di una realtà internazionale e innovativa. Il futuro non si aspetta, si sceglie!
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