Membro dello staff tecnico, ricerca finanziaria (M/F)

Informazioni sul ruolo

Titolo del ruolo: Membro dello staff tecnico, ricerca finanziaria Tipo di impiego: Tempo pieno Sede: Da remoto

Unisciti al nostro team di ricerca come Member of Technical Staff (MTS), ricerca finanziaria, e aiutaci a definire la frontiera del ragionamento finanziario basato sull'IA. Questo ruolo si colloca all'intersezione tra grandi modelli linguistici, sistemi agentici e finanza aziendale, con particolare attenzione alla costruzione di rigorosi framework di valutazione che misurano, confrontano e fanno progredire le prestazioni dell'IA su workflow finanziari complessi.

Condurrai ricerca applicata, svilupperai metodologie innovative per valutare l'intelligenza finanziaria nei sistemi di IA e collaborerai a stretto contatto con ricercatori, ingegneri e team di prodotto per dare forma alla prossima generazione di IA aziendale.

Cosa farai

• Progettare, gestire e far evolvere framework di valutazione per agenti di IA che operano in ambito finanziario, tra cui suite di benchmark, metodologie di punteggio, griglie di qualità e protocolli di valutazione di livello scientifico.
• Condurre ricerca originale su ragionamento finanziario, processi decisionali e automazione dei workflow, traducendo i risultati in miglioramenti misurabili delle prestazioni dei sistemi di IA.
• Sviluppare e curare dataset, casi di test e ambienti di benchmark che rappresentino le sfide reali della finanza aziendale.
• Collaborare con ricercatori di IA, ingegneri di machine learning e team di prodotto per valutare, validare e migliorare modelli e sistemi agentici incentrati sulla finanza.
• Analizzare il comportamento dei modelli, le modalità di errore e le tendenze delle prestazioni per ricavare indicazioni operative e orientare le priorità di ricerca.
• Pubblicare internamente risultati di ricerca, report tecnici e buone pratiche che contribuiscano a una comprensione più ampia delle capacità dell'IA in ambito finanziario.
• Restare aggiornati sui progressi in IA, machine learning, modellazione finanziaria, scienza della valutazione e architetture di agenti, integrando le tecniche emergenti nelle iniziative di ricerca.
• Contribuire a definire standard di ricerca e leadership di pensiero per l'intelligenza finanziaria aziendale e la valutazione dell'IA.
• Promuovere una cultura di rigore scientifico, sperimentazione e innovazione collaborativa all'interno di un ambiente di ricerca distribuito.

Requisiti

• Titolo di studio avanzato in finanza, economia, ingegneria finanziaria, finanza quantitativa o in un campo affine (dottorato fortemente preferito; vengono considerati anche MBA, CFA o competenze equivalenti).
• Solida competenza specialistica in una o più aree della finanza, tra cui ricerca sugli investimenti, mercati dei capitali, gestione del rischio, finanza aziendale, contabilità o analisi finanziaria.
• Esperienza dimostrata nel condurre ricerca rigorosa, sviluppare metodologie analitiche o costruire framework di valutazione in ambito finanziario o in discipline quantitative affini.
• Forte capacità di tradurre problemi finanziari reali e ambigui in domande di ricerca e criteri di valutazione misurabili.
• Eccellenti capacità analitiche e di pensiero critico, con un solido percorso nella risoluzione di problemi complessi e multidisciplinari.
• Ottime capacità di comunicazione scritta e orale, inclusa l'esperienza nella redazione di report di ricerca, documentazione tecnica o contenuti di leadership di pensiero.
• Esperienza di lavoro in ambienti altamente collaborativi e interfunzionali che coinvolgono stakeholder di ricerca, ingegneria e prodotto.
• Esperienza nella valutazione, nel benchmarking o nella ricerca su grandi modelli linguistici, agenti di IA, sistemi di ragionamento o applicazioni di IA aziendale.
• Familiarità con workflow agentici, metodologie di valutazione dell'IA, generazione di dati sintetici o tecniche di allineamento dei modelli.
• Conoscenza della ricerca contemporanea in machine learning, IA applicata alla finanza, decision intelligence o finanza computazionale.
• Esperienza nella progettazione di benchmark di settore, framework di valutazione o standard di prestazione.
• Pubblicazioni in conferenze accademiche, riviste, ricerca di settore o pubblicazioni tecniche influenti.
• Padronanza dell'analisi dei dati, della sperimentazione o di strumenti di ricerca quantitativa (ad es. Python, SQL, analisi statistica o framework di machine learning).