Manager Up – Financial Crime

Manager Up – Financial Crime
Stiamo cercando una figura senior manager da inserire nel team Financial Crime FS di Deloitte nella sede di Milano, che lavorerà in modalità Hybrid.
Il business si occupa di supportare i nostri clienti nella individuazione di soluzioni e modelli finalizzati al miglioramento della produttività, efficienza, qualità dei servizi offerti, anche con il supporto delle nuove tecnologie.
Sarai coinvolto nel supporto delle attività di sviluppo e rafforzamento dei framework antifrode in ambito finanziario e correlate soluzioni tecnologiche anche e soprattutto attraverso l’attività di analisi di dati, identificazione e comprensione dei fenomeni fraudolenti.
Your Role
Senior Manager ricoprirà un ruolo strategico: guidando un team, condividendo il suo know-how e approccio, sarà responsabile delle relazioni con il cliente favorendo lo sviluppo del business occupandosi di:
Definizione strategie e policy aziendali antifrode e della metodologica, set up e gestione fraud risk assessment;
Analisi e disegno logico funzionale delle soluzioni tecnologiche a supporto delle attività di fraud detection, fraud prevention e connesse attività gestionali e di reporting;
Identificazione dei fenomeni fraudolenti e definizione delle soluzioni e dei presidi di natura organizzativa e tecnologica;
Applicazione tecniche avanzate di data analysis, facendo altresì leva su tecnologie come machine learning e deep learning per consentire la rilevazione di pattern di frodi a maggior complessità
Set up, pianificazione e monitoraggio delle iniziative progettuali: predisposizione e monitoraggio del piano di lavoro (con particolare riferimento a programmi di trasformazione tecnologica);
Comprensione degli obiettivi aziendali, supporto al team nell’identificazione delle aree di sviluppo e promozione delle iniziative di crescita dell’area financial crime;
Gestione e monitoraggio finanziario delle iniziative progettuali;
Promuovere in modo ottimale il percorso professionale delle risorse del team attraverso un ambiente di lavoro positivo e propositivo nonché attraverso un’azione di delega coerente con l’esperienza professionale e le capabilities delle risorse;
Comunicazione efficace sia nei confronti dei colleghi, sia nei confronti degli stakeholder esterni;
Problem solving attraverso l’identificazione, l’analisi e la risoluzione dei problemi in modo rapido ed efficace.
Winning Requirements
8/10 anni di esperienza nel settore del fraud management;
Buona comprensione dei fondamenti di statistica e data science (es. tecniche di regressione e classificazione, model validation, sampling theory, regression and classification techniques, algoritmi)
Conoscenza avanzata della lingua inglese, sia scritta che parlata;
Flessibilità e capacità di gestire lo stress e predisposizione al lavoro in team
Conoscenza avanzata delle diverse tipologie di frodi con un focus su quelle che interessano il settore finanziario (financial and payment institution);
Conoscenza delle piattaforme e delle soluzioni di fraud management applicabili nel settore finanziario, inclusi strumenti di prevenzione delle frodi in real-time e sistemi di rilevamento delle transazioni sospette;
Conoscenza avanzata di tecniche e strumenti di analisi dati e reporting antifrode;
Esperienza nell'uso di tecniche di AI e machine learning per sviluppare modelli predittivi e algoritmi in grado di identificare frodi con precisione;
Forte comprensione delle normative del settore e delle misure antifrode specifiche per il settore finanziario, inclusi gli aspetti legati alla protezione dei dati e alle politiche antifrode;
Conoscenza dei principali sistemi di pagamento elettronico, carte di credito/debito, e delle soluzioni di fraud detection nelle transazioni bancarie online.
Saranno considerati come plus:
Conoscenza dei linguaggi di programmazione (C++, SQL, JAVA, R/Python, Scala, SAS, Knime, Qlik, PowerBI) sia per lo sviluppo del codice dei modelli sia per lo sviluppo di front-end e user-dashboard, etc.
Conoscenza delle librerie per lo sviluppo di modelli AI/ML: SciKit-Learn (ML), Keras/Google TensorFlow (DeepLearning), PyTorch o Natural Language Toolkit, etc.
Conoscenza delle librerie per analisi e rappresentazione dati: Plotly – framework Dash, Pandas, NumPy, SciPy, Sciit-learn, XGBoos, etc.
To Make an Impact that Matters
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