AI-Driven Audit & Digital Innovation Intern

Intesa Sanpaolo Group; Emilia-Romagna; On-site; EUR 6,700 - 8,900; Part time

Job summary

Intesa Sanpaolo S.p.A. offre uno stage extracurriculare nell’area Audit AI, Digital Innovation & Training a Milano/Torino/Bologna. Il tirocinio prevede supporto a sviluppo, test e messa in produzione di soluzioni di AI per l’audit interno.

Lo stage richiede laurea magistrale in discipline quantitative, conoscenza base di Python e familiarità con librerie di analisi dati e ML. Preferibile esperienza internazionale.

Qualifications

• Laurea magistrale in Informatica, Data Science, Ingegneria, Matematica o Economia con indirizzo quantitativo.
• Conoscenza di base di Python o altri linguaggi di programmazione.
• Familiarità con pandas, numpy o strumenti analoghi.
• Conoscenza di concetti statistici e data visualization.
• Interesse per AI generativa e prompt engineering.

Responsibilities

• Supportare progettazione, sviluppo e test di soluzioni basate su AI per casi d’uso di audit.
• Collaborare con i team interni per individuare processi audit idonei a automazione e AI.
• Analizzare dataset strutturati e non strutturati a supporto dei controlli di audit.
• Sviluppare componenti di ML, data analytics e AI engineering da integrare in soluzioni per audit.
• Documentare soluzioni sviluppate e linee guida operative.
• Contribuire al monitoraggio delle metriche di AI in esercizio.

Skills

Python

Pandas/Numpy

Data analysis

Statistics

Data visualization

AI/ML basics

Agent-based AI concepts

Automation concepts

Education

Laurea magistrale in Informatica, Data Science, Ingegneria, Matematica, Economia con indirizzo quantitativo

Tools

Microsoft 365

Microsoft Copilot

Copilot Studio

Job description

Intesa Sanpaolo S.p.A. offre uno stage extracurriculare nell’area Audit AI, Digital Innovation & Training a Milano/Torino/Bologna. Il tirocinio prevede supporto a sviluppo, test e messa in produzione di soluzioni di AI per l’audit interno.

Lo stage richiede laurea magistrale in discipline quantitative, conoscenza base di Python e familiarità con librerie di analisi dati e ML. Preferibile esperienza internazionale.