Data Science e Data Analytics - Stage extra curriculare

Overview

All'interno dell'Area Chief Audit Officer, supporterai la struttura Audit Data Provisioning & Analytics nello sviluppo di analisi avanzate e modelli data-driven anche mediante l'utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale a supporto delle attività di internal audit curando l'acquisizione, la manipolazione e l'elaborazione di dati. Contribuirai alla definizione, implementazione e monitoraggio dei Key Risk Indicators (KRI), supportando il team nell'identificazione proattiva dei rischi e nell'evoluzione del framework di Continuous Auditing.

Quali saranno le tue attività

Durante lo svolgimento dello stage, avrai l’opportunità di affiancare e supportare il team della struttura nelle seguenti attività:

• Sviluppare analisi avanzate su dati strutturati e non strutturati a supporto delle attività di Internal Audit,  dell'individuazione di anomalie e trend di rischio
• Contribuire all'adozione di tecniche innovative di data analytics, machine learning e intelligenza artificiale per migliorare l'efficacia e l'efficienza delle attività di audit e controllo interno.
• Supportare lo sviluppo e l'evoluzione di framework di Continuous Auditing, contribuendo alla definizione, implementazione e monitoraggio dei Key Risk Indicators (KRI).
• Realizzare modelli analitici, dashboard e reportistica avanzata per supportare analisi di audit
• Collaborare con le altre strutture di Audit per identificare opportunità di automazione e sviluppare test continui e soluzioni di data analytics a supporto delle attività di controllo.
• Acquisire, integrare, trasformare dati provenienti da fonti aziendali eterogenee, valutandone qualità, coerenza e tracciabilità.
• Automatizzare i processi di raccolta, elaborazione e analisi dei dati attraverso strumenti di analytics, data engineering e visualizzazione
• Documentare metodologie, logiche di analisi, modelli sviluppati e indicatori utilizzati, garantendone la manutenibilità e la conformità agli standard interni.

Chi stiamo cercando

Se hai le seguenti caratteristiche, ti stiamo aspettando:

• Laurea magistrale in Informatica, Data Science, Statistica, Ingegneria, Matematica, Economia con indirizzo quantitativo o ambiti affini
• Conoscenza di base di Python o di altri linguaggi di programmazione
• Familiarità con librerie di data analysis quali pandas, numpy o strumenti analoghi
• Comprensione e conoscenza di concetti di statistica, analisi dei dati e data visualization
• Conoscenza introduttiva di concetti e tecniche di machine learning
• Familiarità con la gestione di dati strutturati e non strutturati
• Interesse per l’intelligenza artificiale generativa, i Large Language Model e il prompt engineering
• Familiarità con strumenti Microsoft 365, Microsoft Copilot o Copilot Studio sarà considerata un ulteriore plus
• Curiosità o esposizione di base a pipeline basate su Large Language Model, orchestrazione di componenti AI, context engineering, knowledge grounding e concetti base di API/integrazione
• Conoscenza generale dei concetti di statistica e analisi dei dati acquisita attraverso corsi universitari, progetti accademici, tesi o percorsi di apprendimento individuale
• Conoscenza generale dei concetti di intelligenza artificiale, machine learning e AI generativa, preferibilmente acquisita attraverso corsi universitari, progetti accademici, tesi o percorsi di apprendimento individuale
• Comprensione di base o interesse per il ciclo di vita degli agenti AI: identificazione dei casi d’uso, progettazione, test, monitoraggio e documentazione