IT Analyst
Ho seguito 3 cantieri principali che riguardavano:
Piattaforma di concessione del credito:
Sviluppo di software per la gestione di diverse forme di credito (prestiti, fidi, mutui, fideiussioni) per clienti privati e corporate, con integrazione tra sistemi esterni tramite REST API e sistemi legacy bancari.
Controllo del rischio creditizio:
Implementazione di soluzioni per il monitoraggio e la gestione del rischio nelle operazioni di credito, utilizzando analisi predittive e modelli di valutazione del rischio.
Dashboarding per il valore immobiliare:
Creazione di dashboard interattive per visualizzare in tempo reale il valore degli immobili impegnati dai clienti, ottimizzando la presa di decisioni in ambito credito.
Il primo punto è stato sicuramente il più sfidante e relativo alla piattaforma che regola la concessione di credito sia a clienti privati che corporate. Il credito poteva prendere le più svariate forme: prestiti personali, fidi bancari, mutui, fideiussioni,…. Tutte le forme di credito erano gestite dalla stessa piattaforma con dinamiche differenti.
Data Engineer for Machine Learning Applications
Ho lavorato con un piccolo Team per portare in produzione i primi modelli di Machine Learning adottati dall’istituto bancario, partendo dal nulla. Le attività, in via estremamente sintetica, sono descritte di seguito:
Integrazione Dati: Gestione dell’ingestione e della trasformazione dei dati provenienti da diverse fonti nel datalake, garantendo un flusso di dati continuo e centralizzato per l’uso successivo nei modelli di Machine Learning.
Pipeline ETL: Sviluppo e gestione di pipeline ETL (Extract, Transform, Load) per trasformare e trasferire i dati dal datalake alla piattaforma Dataiku, ottimizzando la qualità e la struttura dei dati per la modellazione.
Sviluppo e Implementazione ML: Supporto allo sviluppo e al test di modelli di Machine Learning all’interno di Dataiku, assicurando che le pipeline supportassero le esigenze di aggiornamento e accuratezza del modello.
Automazione e Aggiornamento Mensile: Implementazione di processi automatizzati per l’ingestione mensile di nuovi dati, con validazione continua della qualità per garantire prestazioni costanti e accurate dei modelli in produzione.
