Data Scientist

Cerchiamo una figura di data scientist motivata, curiosa e rigorosa da inserire nei team di Transcrime e Crime&tech. Lavorerai su dati societari ed economico-finanziari su larga scala, strutturati e non strutturati, contribuendo a far emergere schemi anomali, reti di relazioni e imprese a rischio, anche attraverso l’uso di tecniche di NLP, machine learning e AI applicate all’analisi di testi (es. news e documenti societari).

Chi siamo           

Transcrime è il Centro di ricerca interuniversitario su criminalità e innovazione dell’Università Cattolica del Sacro Cuore. Crime&tech è lo spin-off di Università Cattolica–Transcrime, che traduce le ricerche accademiche in analisi, modelli e soluzioni tecnologiche per comprendere, prevenire e mitigare la criminalità e i rischi per la sicurezza economica. Lavoriamo su progetti di ricerca e applicazioni internazionali riguardanti mercati illeciti, corruzione, criminalità finanziaria, rischi reputazionali e sicurezza economico-finanziaria.

Principali responsabilità

• Estrazione, pulizia, trasformazione e modellazione dati societari (strutturati e semi-strutturati).
• Costruzione di dataset di analisi a supporto di progetti di ricerca, valutazioni, modelli e reportistica.
• Analisi di reti e grafi per identificare strutture di controllo, connessioni e schemi anomali tra imprese.
• Applicazione di tecniche di natural language processing (NLP) per l’estrazione e la classificazione di informazioni da testi (es. news, report, documenti aziendali, fonti aperte).
• Sviluppo e valutazione di modelli di machine learning e AI su dati societari e testuali (feature engineering, scelta e tuning dei modelli, validazione, interpretabilità).
• Definizione e sviluppo di modelli descrittivi e predittivi di valutazione del rischio (reputazionale, riciclaggio, frode).
• Collaborazione continua con i team ricerca, prodotto e sviluppo per progettare soluzioni data-driven e replicabili.

Requisiti minimi

• Ottima conoscenza di tecniche di data analysis (statistica descrittiva, esplorazione dati, data wrangling).
• Esperienza o forte interesse per l’analisi di grafi e reti.
• Familiarità con natural language processing (NLP) e con l’estrazione/organizzazione di informazioni non strutturate.
• Padronanza di almeno uno tra Python o R.
• Forte familiarità con SQL.
• Esperienza con metodi di apprendimento automatico e AI.
• Capacità di comunicare insight a pubblici tecnici e non tecnici.
• Buona conoscenza della lingua inglese.

Requisiti preferenziali

• Esperienza di analisi con dati societari (es. strutture societarie, bilanci, anagrafiche aziendali, eventi negativi).
• Conoscenza dei principali provider di dati societari (es. Moody’s, Dun & Bradstreet, Sayari, Cerved).
• Esperienza di sviluppo di modelli di valutazione del rischio (credito, reputazionale) con dati societari.
• Esperienza con BigQuery e/o altri ambienti di data warehouse.
• Lavoro con dataset di grandi dimensioni.
• Esperienza con pipeline dati, ETL/ELT.
• Competenze di social network analysis – SNA e di visualizzazione di grafi.
• Esperienza o interesse per la visualizzazione dei dati (es. Rshiny, Power BI, Plotly).
• Conoscenza di framework o librerie di machine learning.

Soft skills

• Rigore metodologico e attenzione alla qualità e tracciabilità delle analisi.
• Capacità di documentare e comunicare con chiarezza il lavoro svolto.
• Attitudine alla collaborazione interdisciplinare (ricercatori, sviluppatori, analisti, economisti, sociologi, giuristi).

Cosa offriamo

• Inserimento in un contesto giovane e dinamico tra ricerca accademica e applicazioni reali;
• Opportunità di crescita e di partecipazione a progetti internazionali su rischi economico-finanziari e criminalità d’impresa e mercati illeciti;
• Contratto e retribuzione commisurati al profilo e all’esperienza;
• Sede di lavoro a Milano, con possibilità di lavoro da remoto parziale.

Come candidarsi

Invia la tua candidatura via email a transcrime@unicatt.it con oggetto “Application – Data Scientist”, allegando CV e lettera di motivazione.