Lead – AI Validation & Governance (GenAI & ML) - Milano | Cat. Protetta L. 68/99

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Eseguire attività indipendenti di validazione e challenge di sistemi AI/ML e di sistemi Generative AI e Agentic AI lungo l’intero ciclo di vita, includendo:

progettazione del modello;

qualità dei dati;

performance (accuratezza, robustezza, interpretabilità, equità).

Allineare le pratiche di validazione e governance alle normative applicabili (es. EU AI Act), alle linee guida interne e al risk appetite aziendale, traducendo i requisiti in processi operativi e controlli.

Identificare e valutare i principali rischi legati all’AI (es. bias, explainability, compliance) e definire adeguati controlli di validazione e azioni di mitigazione.

Definire e implementare meccanismi di monitoraggio continuo e alerting per sistemi AI in produzione (es. data drift, performance drift, rischi emergenti come le allucinazioni della Generative AI).

Garantire la compliance continua attraverso la supervisione dell’intero ciclo di vita dei modelli, includendo attività periodiche di ri-validazione.

Progettare e implementare funzionalità riutilizzabili per consentire una governance e un monitoraggio scalabili dei modelli AI e degli agenti intelligenti.

Collaborare con Data Scientist, Data Engineer e stakeholder cross-funzionali, operando come Second Line of Defense (2LoD) per mettere in discussione assunzioni, valutazioni e rafforzare i processi decisionali.

Garantire una documentazione strutturata e supportare audit e revisioni normative, contribuendo alla definizione di standard, template e best practice.

Solida esperienza in Machine Learning, Generative AI e Agentic AI, con approfondita conoscenza dei framework relativi al ciclo di vita dei modelli AI e delle pratiche di validazione e governance.

4–7+ anni di esperienza in ambito AI/ML validation, model risk management o AI governance, preferibilmente maturata in contesti strutturati o regolamentati.

Ottima conoscenza della programmazione Python avanzata (approccio object-oriented), con esperienza pratica nell’utilizzo delle principali librerie di data science (es. pandas, scikit-learn, LightGBM).

Comprovata capacità di sviluppare codice pulito, modulare e manutenibile, con forte attenzione a robustezza, riproducibilità e qualità.

Elevata autonomia e proattività, ottime capacità collaborative e buona conoscenza dei framework normativi (es. EU AI Act), degli strumenti di explainability e delle moderne architetture AI.

Conoscenza professionale della lingua italiana e inglese.

Sede di Lavoro: Milano

Range RAL: 50.000 - 70.000 €

L'offerta è rivolta a candidatə nel rispetto del Dlgs 198/2006 e dei Dlgs 215/2003 e 216/2003 e della PdR 125/2022.

Le persone interessate sono invitate a leggere l'informativa privacy ex artt. 13 e 14 del Reg. UE 2016/679.

Aut. Min. Prot. N. 1207 – SG del 16/12/2004