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. Scopo e Attività 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 Richiesta 3-5 anni di esperienza in ambito Cybersecurity e/o Business Continuity.
Qualifiche Richieste, Skills e Competenze Capacità 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 matematici Ottime 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 Antifrode Conoscenza delle best practices e degli strumenti di Data Analytics rivolti alla prevenzione delle principali tecniche di attacco in ambito Cybersecurity Buona 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! #sharingfuture
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