Responsible AI Data Scientist

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

Siamo alla ricerca di un Responsible AI Data Scientist per lo sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale che siano allineati con i valori aziendali, i principi etici di Intesa Sanpaolo e la regolamentazione europea sull’Intelligenza Artificiale (Ai Act), al fine di indirizzare problemi e casi d'uso del mondo reale con soluzioni che garantiscano equità, interpretabilità, privacy, sicurezza e robustezza.

Le attività includeranno:

• Sviluppo di nuovi modelli, algoritmi e metodi che incorporino i principi di Responsible AI nella progettazione e messa in esercizio dei sistemi di AI, compatibili sia per sistemi che fanno uso di tecniche di Machine Learning, sia per sistemi che fanno uso di modelli di GPAI.
• Supporto allo sviluppo di progetti end-to-end su temi di Responsible AI come la mitigazione di inequità, la spiegabilità, la protezione dei dati, che favoriscano l'interazione tra uomo e AI.
• Collaborazione continuativa con altri data scientist, esperti di etica nell’utilizzo dei dati e dell'AI, esperti nella gestione del rischio, compliance ed ingegneri per progettare, implementare e valutare soluzioni di AI che siano affidabili, sicure e benefiche per i clienti e la Banca.
• Comunicazione e diffusione delle migliori pratiche sull'implementazione della Responsible AI e dei rischi derivanti dall’utilizzo dell’AI a stakeholder interni ed esterni.
• Studio dello stato dell’arte in ambito Responsible AI e nei campi correlati.

Esperienza Richiesta

Sono richiesti 3-5 anni di esperienza nel ruolo

Qualifiche Richieste, Skills e Competenze

Competenze tecniche:

• Python

• Tecniche di modellizzazione statistiche
• Machine Learning, Deep Learning
• RAG, tecniche di prompting e fine tuning per utilizzare efficacemente i modelli di GPAI
• Generative AI, metodi di guardrailing
• Tecniche di fairness e spiegabilità
• Suite Atlassian, Git
• Containers e Platform as a Service come Red Hat Openshift

Competenze preferenziali:

• MLOPS su Piattaforme di mercato: Databricks, Google, AWS
• Architetture ad Agenti
• AI Governance
• DevOps

Competenze linguistiche:

• Fluent in inglese
• Fluent in italiano

Conoscenze specifiche:

• Regolamentazione Europea sull’Intelligenza Artificiale

Qualifiche:

• Laurea specialistica o Dottorato di ricerca in disciplina STEM

Entra a far parte di una realtà internazionale e innovativa. Il futuro non si aspetta, si sceglie!

#sharingfuture

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