Teoresi è una società internazionale di servizi di ingegneria, nata a Torino nel 1987. Siamo specializzati nel supportare le aziende nella realizzazione di progetti che utilizzano tecnologie all'avanguardia, dalla guida autonoma alle nanotecnologie applicate all’ambito medicale. Il nostro approccio innovativo prevede una stretta collaborazione con i reparti di Ricerca e Sviluppo dei principali marchi industriali. Realizziamo soluzioni chiavi in mano accelerando il time-to-market del cliente. Teoresi è una delle 10 aziende selezionate da Amazon per collaborare allo sviluppo di nuovi prodotti basati sull’interazione vocale di Alexa.
Siamo sempre alla ricerca di persone di talento da inserire nel nostro team. In Teoresi diamo valore agli aspetti innovativi di ogni sfida progettuale , al lavoro di squadra, alla diversità e e ci piace pensare liberi da confini, non solo geografici. Siamo costantemente aggiornati sui progressi tecnologici, dando priorità alle persone e alla sostenibilità ambientale. Il nostro team multidisciplinare e la nostra presenza globale ci permettono di offrire opportunità di carriera internazionali e di soddisfare le esigenze di un mercato in costante evoluzione. Crediamo che la proattività e la curiosità per l'apprendimento continuo siano essenziali in un contesto di squadra e ci impegniamo a generare innovazione in tutto ciò che facciamo. Se condividi i nostri valori e ti interessa far parte di un'azienda orientata al futuro, continua a leggere e candidati!
Description
Teoresi is looking for talented young people interested to develop a thesis project in the company.
In this case we introduces a master thesis proposal that focus on Credit risk analysis and monitoring through the use of blockchain and AI.
Company Teoresi Group -> Teoresi S.p.A. | Italy
Job requirements
Topic Characteristics: The likelihood of loss due to a borrower's failure to pay any type of debt is referred to as credit risk. When a borrower fails to pay off any type of debt, your business loses revenue. By identifying customer behavior patterns, AI models can anticipate delinquency long before a client misses a payment or signify a consumer's readiness for a higher credit limit. Furthermore, blockchain technologies can nowadays achieve full transparency of transactions and a decentralized and secure environment in which data and procedures are permanently stored. The focus of this thesis proposal is twofold: to implement a state-of-the-art credit risk analysis algorithm and provide the output to a smart contract on the Ethereum Blockchain, in order to automate and protect those monitoring and intervention processes related to the credit risk management. The goal of this work is defined by these steps:
- Literature review: study and analyze the state of the art in credit risk analysis algorithms, the pros and cons of different AI models and implementations.
- Credit risk analysis: select and train one or more AI models for credit risk analysis with fictitious data in order to obtain a quantitative score for counterparties and transactions
- Smart Contract: implementation of a smart contract on the Ethereum Blockchain that receives the data of the previous step through the Oracle pattern used in Solidity programming to feed the API data to the blockchain. The program running on the blockchain automates some simple tasks such as triggering an alert event when a certain credit score threshold is exceeded
- Deployment: deploy the smart contract on a public testnet like Rinkeby and test the entire pipeline
Preferential position requirements
At the end of the project, and after the graduation, there could be the opportunity to be included in the company, through a paid internship. Interested parties are invited to respond to the following add by uploading their CV, or to send an email to thesisandinternship@teoresigroup.com, referring to the add (TeoTHESI_Blockchain_AI_2022) and attaching the detailed CV with the course of study and exams taken. The opportunity offered is to work in a young and dynamic environment, able to recognize and reward the best professionals. Under current legislation, the job offer is intended to be extended to both sexes (Law 903/77).
Education
Laurea tradizionale o specialistica
Career level
Laureando / neolaureato