Data Scientist

Michael Page International; Brescia; In loco; EUR 40.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'agenzia di reclutamento internazionale è alla ricerca di un Data Scientist per il settore industriale/manifatturiero a Brescia. Il candidato ideale ha almeno 3 anni di esperienza nella Data Science, ottima padronanza di Python e SQL, e una solida comprensione di ML e processi di messa in produzione. Il ruolo include la guida di analisi, progettazione di pipeline dati e comunicazione dei risultati. È un'opportunità per contribuire a progetti strategici e innovativi.

Competenze

• 3+ anni di esperienza in Data Science/Applied ML in contesti produttivi.
• Ottima padronanza di Python e approccio rigoroso a validazione e metriche.
• Esperienza con processi di messa in produzione di modelli ML.

Mansioni

• Guidare l'analisi e la modellazione su casi d'uso business/di prodotto.
• Definire metriche, sperimentazioni e criteri di successo.
• Progettare pipeline dati e curare qualità e tracciabilità.

Conoscenze

Python (pandas, numpy, scikit-learn)

SQL

ML modellazione e osservabilità

Strumenti

Data warehouse/lake

Descrizione del lavoro

Categoria: Technology & Telecoms
Luogo di lavoro: Brescia e provincia

Sei un esperto di dati con passione per l'analisi e l'innovazione tecnologica? Stiamo cercando un Data Scientist per il settore industriale/manifatturiero, pronto a contribuire a progetti strategici e basati sui dati.

• Guidare l'analisi e la modellazione su casi d'uso business/di prodotto (previsioni, classificazione, ranking, clustering, anomaly detection).
• Definire metriche, sperimentazioni (A/B test dove applicabile) e criteri di successo.
• Progettare pipeline dati e feature (in collaborazione con Data/Backend Engineers) e curare qualità e tracciabilità.
• Mettere in produzione modelli e servizi ML (batch e/o real-time) e garantirne osservabilità (drift, performance, latenza).
• Comunicare risultati e trade-off in modo chiaro, con documentazione e presentazioni efficaci.

Requisiti

3+ anni in Data Science/Applied ML in contesti produttivi. Ottima padronanza di Python (pandas, numpy, scikit-learn) e approccio rigoroso a validazione e metriche. Conoscenza di SQL e buona confidenza con data warehouse/lake. Esperienza con processi di messa in produzione (API/servizi, batch jobs, CI/CD, versioning di dati e modelli). Capacità di tradurre requisiti ambigui in soluzioni verificabili e misurabili.