DATA SCIENTIST

Robopac; Castel San Pietro Terme; In loco; EUR 35.000 - 50.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda leader nel packaging cerca un DATA SCIENTIST per potenziare il Team IT Corporate a Castel San Pietro Terme. Il candidato ideale avrà una laurea in Data Science e 2-3 anni di esperienza. Le responsabilità includono l'analisi avanzata di dati e lo sviluppo di modelli ML e AI. Si offre un ambiente dinamico e collegato a diverse Business Unit.

Competenze

• 2–3 anni di esperienza in ambito manifatturiero o progetti di ricerca.
• Ottima padronanza di Python e R con utilizzo di librerie per ML.
• Familiarità con dataset reali, dati sporchi, strutturati e non.

Mansioni

• Analisi e modellazione avanzata di dati macchina.
• Sviluppo di modelli di Machine Learning e AI.
• Collaborazione con team interni per soluzioni data-driven.

Conoscenze

Python

R

Statistica descrittiva

Machine Learning

Natural Language Processing

Formazione

Laurea magistrale in Data Science o discipline affini

Strumenti

Docker

Airflow

MLflow

Descrizione del lavoro

Aetna Group è un leader mondiale nel settore del packaging, specializzato in soluzioni di fine linea. Impiega oltre 2000 persone, tra cui più di 300 tecnici impegnati nell'assistenza post-vendita. Il Gruppo fornisce assistenza ai clienti in oltre 130 Paesi attraverso filiali in Francia, Regno Unito, Germania, Spagna, Stati Uniti, Russia, Cina, Messico, Thailandia e Brasile. La produzione del Gruppo spazia da avvolgitrici semi-automatiche con tecnologia intelligente a soluzioni automatiche innovative per il confezionamento, confezionatrici industriali e incartonatrici, pallettizzatori, navette AGV e LGV, e macchine dedicate al riciclo delle materie prime. Con oltre 200.000 macchine vendute e installate in tutto il mondo, Aetna Group è in grado di offrire un'ampia gamma di soluzioni e servizi per le esigenze più diverse dell'industria del packaging, un risultato raggiunto grazie all’attività svolta in 10 stabilimenti produttivi, di cui 6 nella Packaging Valley, uno in Brasile, uno negli Stati Uniti, uno in Cina e uno in Germania. Ha un fatturato superiore ai 500 milioni di euro e investe ogni anno oltre il 7% delle proprie vendite in Ricerca e Sviluppo, per garantire prodotti con soluzioni tecnologiche innovative che offrano reali vantaggi ai clienti.

Posizione

Per il potenziamento del nostro Team IT Corporate, stiamo ricercando un DATA SCIENTIST per la nostra sede di Castel San Pietro Terme (BO), ma coinvolto in attività di tutte le BU di Gruppo.

Responsabilita’ e attività primarie

• Analisi e modellazione avanzata di dati macchina (sensori, log, telemetria, anomalie)
• Sviluppo di modelli di Machine Learning e AI per ottimizzare processi di service, manutenzione, qualità e operations
• Applicazione di modelli NLP / LLM per l’elaborazione e la classificazione di documentazione tecnica e dati aziendali non strutturati
• Sperimentazione e validazione di modelli predittivi e classificatori statistici
• Collaborazione con team interni (R&D, service, ingegneria, IT) per definire, sviluppare e integrare soluzioni data-driven in progetti di prodotto
• Progettazione e gestione autonoma di piccole iniziative, in parallelo al lavoro su progetti trasversali e multidisciplinari

Requisiti

Esperienza e qualifiche:

• Laurea magistrale in Data Science, Ingegneria, Matematica, Fisica, Statistica o discipline affini
• 2–3 anni di esperienza in ambito manifatturiero o in progetti di ricerca applicata ai temi sopra citati
• Ottima padronanza di Python e R, con utilizzo di librerie per ML e analisi dati
• Conoscenza approfondita di statistica descrittiva e inferenziale, tecniche di regressione, clustering, classificazione
• Familiarità con tecniche di Natural Language Processing e modelli LLM
• Esperienza con dataset reali, dati sporchi, multiformato, strutturati e non
• Attitudine all’autonomia, con capacità di lavorare su progetti end-to-end e interfacciarsi efficacemente con altri dipartimenti

Nice to have

• Esperienza in ambienti industriali (es. produzione, R&D, qualità, service)
• Familiarità con pipeline dati, orchestrazione (Airflow, Prefect), MLOps (MLflow, DVC)
• Conoscenza base di container (Docker) o ambienti cloud (AWS, GCP, Azure)
• Contributi o esperienze in ambito accademico o open source su ML/AI

Buone capacità comunicative, flessibilità e adattabilità, collaborazione, entusiasmo con un alto livello di energia, automotivazione, resilienza, iniziativa e disponibilità a possibili viaggi di lavoro.