Data Scientist
Con Esperienza
Consob - Commissione Nazionale per le Società e la Borsa
Milano, Milano, Lombardia, Italia
Di persona
Contratto a tempo indeterminato
Finanza e Assicurazioni
Descrizione della Posizione Lavorativa
Concorso pubblico, per esami, per l’assunzione di 10 laureati con profilo di Data Scientist nel segmento professionale di Esperto nell’Area Manageriale e Alte Professionalità del personale di ruolo della Commissione Nazionale per le Società e la Borsa. I posti sono destinati alle sedi di Roma (8 unità) e Milano (2 unità), con contratto a tempo indeterminato.
Requisiti di accesso
È richiesto il possesso di almeno uno dei seguenti titoli di studio:
- Laurea specialistica/magistrale con votazione di almeno 105/110 o votazione equivalente in una delle classi indicate (es. Scienze statistiche, Data Science, Matematica, Fisica, Informatica, Ingegneria informatica, Ingegneria gestionale, Ingegneria delle telecomunicazioni, Ingegneria elettronica, Finanza, Sicurezza informatica, tecniche e metodi per la società dell'informazione, modellistica matematico-fisica), ovvero altra laurea equiparata ai sensi del Decreto Interministeriale 9 luglio 2009;
- oppure diploma di laurea di vecchio ordinamento con votazione di almeno 105/110 in discipline equivalenti (es. statistica, matematica, fisica, economia e finanza, informatica, ingegneria).
Altri requisiti: assenza di comportamenti incompatibili con le funzioni da svolgere in CONSOB; conoscenza della lingua inglese non inferiore al livello B2 (da verificare nel corso del colloquio).
Modalità di selezione e prove d'esame
La Commissione si riserva di effettuare una preselezione per titoli nel caso in cui le domande superino le soglie previste: oltre 200 domande per la sede di Roma e oltre 50 domande per la sede di Milano.
Prova scritta
La prova scritta consiste nello svolgimento di due elaborati su due diverse aree tematiche scelte tra le tre indicate nell'allegato al bando: Data Science, Data Governance, Econometria e statistical learning. La durata complessiva della prova è fissata dalla Commissione fino a un massimo di 5 ore. Gli elaborati possono includere casi pratici e sono scelti tra le tracce proposte dalla Commissione.
- Area Data Science: Data Base Management Systems e gestione dei big data; piattaforme e linguaggi; Data Warehouse e strumenti di Business Intelligence; Data Lake; progettazione di flussi ETL/ELT (es. da feed finanziari a Data Warehouse/Data Lake); linguaggi per analisi e gestione dati (es. Python, R, SQL, Julia); Text Mining; semantica e ontologie; valutazione dei modelli AI (performance, bias, fairness, robustezza, tracciabilità, spiegabilità, versionamento); AI Governance (registro dei modelli, valutazione impatti/rischi, training, documentazione, controllo dati/feature, reporting); Machine Learning & Generative AI per attività di vigilanza; blockchain e cripto-attività (architetture, standard, regolamentazione, analisi); etica, privacy e gestione del rischio nell'uso dell'intelligenza artificiale.
- Area Data Governance: principi, regole, standard e framework per il governo dei dati; gestione del ciclo di vita del dato (provenienza, trasformazioni, utilizzi, dipendenze); assetto organizzativo, ruoli e responsabilità; classificazione e modellazione dei dati; strumenti di catalogazione e documentazione (data catalog, glossario, dizionario); gestione dei metadati; data discovery e data profiling; gestione della qualità dei dati (controlli, indicatori, data cleaning); sicurezza dei dati e conformità normativa; principi di governance applicati all'IA (qualità dei dati per i modelli, trasparenza, robustezza, gestione dei rischi).
- Area Econometria e statistical learning: modelli di regressione lineari e non lineari per scopi predittivi/inferenziali; rilevazione di anomalie e segmentazione; metodi di regolarizzazione e cross validation; modelli di classificazione (logit, probit); valutazione delle performance dei modelli; modelli per serie storiche economiche; tecniche statistiche multivariate (cluster analysis, PCA, analisi discriminante); validazione e assurance dei modelli (scelta metriche, backtesting, stress test, analisi di robustezza, interpretabilità e comunicazione dei limiti del modello).
Prova orale
La prova orale mira ad accertare le conoscenze tecnico-professionali necessarie per il ruolo e può includere casi pratici. Verterà sulle aree tematiche della prova scritta e comprenderà una conversazione in lingua inglese (con lettura e commento di un brano scelto dalla Commissione). Potranno essere discussi l'argomento della tesi di laurea e le esperienze lavorative o di studio post-laurea; potranno essere richieste riflessioni su progettazione di applicazioni in ambito big data, machine learning, IA, NLP, SupTech/RegTech/FinTech, nonché sul ruolo e le funzioni della CONSOB.
Dove inviare la domanda e contatti
La domanda deve essere presentata tramite il portale indicato nel bando: https://www.inpa.gov.it/bandi-e-avvisi/dettaglio-bando-avviso/?concorso_id=5df160a74f924e6992bd3308f2490f51
Per informazioni: Ufficio Sviluppo delle Professionalità, Gestione e Formazione del Personale, Divisione Risorse Umane. Informazioni aggiuntive e eventuali aggiornamenti sul responsabile del procedimento sono pubblicati sul sito della CONSOB: https://www.consob.it/web/area-pubblica/lavorare-in-consob