Data Scientist Ibrido su Roma

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. 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.

e assessment obbligatori (DPIA, TPRM, Data Quality).

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.

model assessment & monitoring

(Python

e familiarità con pipeline dati, flussi applicativi e integrazioni API.

Competenze tecniche gradite:

Model Risk Management .

Esperienza con strumenti MLOps/monitoring (MLflow, EvidentlyAI o equivalenti).

Esperienza su cloud (AWS, Azure o GCP).

e degli standard di qualità dei dati.

Laurea in Informatica o in Ingegneria Informatica (o titolo equivalente/superiore);

buona conoscenza della lingua inglese, sia scritta che parlata.