Data scientist

Konecta Italia Spa; Corsico; In loco; EUR 40.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda leader nel settore BPO cerca un Data Scientist da inserire nel team Digital. Il candidato ideale ha una laurea in discipline STEM e almeno 3 anni di esperienza in Data Science. Tra le responsabilità ci sono la gestione della raccolta dei dati, l'analisi statistica e lo sviluppo di modelli di Machine Learning. Richiesta padronanza di Python e SQL, conoscenza di diversi strumenti di analisi e predisposizione a trasferte.

Competenze

• Almeno 3 anni di esperienza lavorativa in Data Science.
• Ottima padronanza di Python e SQL per la manipolazione dei dati.
• Conoscenza approfondita di metodi statistici e probabilistici.

Mansioni

• Gestire la raccolta e l'individuazione dei dati.
• Studiare il framework per estrarre e catalogare i dati.
• Gestire lo sviluppo di metriche e analisi statistica.

Conoscenze

Statistica

Programmazione in Python e SQL

Machine Learning

Database relazionali e non relazionali

Sviluppo API/Webapp

Text Mining e NLP

Formazione

Laurea in discipline STEM: Informatica, Matematica, Fisica, Ingegneria, Statistica

Strumenti

scikit-learn

Pytorch

TensorFlow

Kubernetes

Databricks

Azure DevOps

Descrizione del lavoro

Descrizione dell'offerta

Konecta è un’azienda leader globale del settore BPO e Customer Management BPO con oltre 130.000 dipendenti appassionati che gestiscono interazioni in ben 30 lingue in 4 continenti e 25 Paesi nel mondo.

Il nostro approccio settoriale, focalizzato sulle specifiche esigenze e le opportunità che ogni settore offre ai nostri Clienti, ci permette di offrire una gamma completa di soluzioni per la gestione end-to-end dei clienti (acquisizione, ritenzione, servizio clienti, supporto tecnico e recupero crediti), tutte basate su un modello di business sostenibile. Queste soluzioni sono costruite su un portafoglio di servizi di livello mondiale che coprono la customer experience, la gestione dei processi aziendali e le tecnologie digitali più all'avanguardia.

Con sede a Madrid, Konecta ha un fatturato globale di circa 2 miliardi di euro con più di 500 clienti, tra cui alcuni dei più grandi nomi delle telecomunicazioni, dell'energia, delle banche, della mobilità e automotive, del retail e dell'e-commerce.

All'interno di Konecta la BU Digital è la divisione di innovazione e servizi del gruppo, riunisce le attività di innovazione ed è coinvolta nei vari progetti di trasformazione dei nostri clienti. Uniamo la nostra passione per la soddisfazione del cliente con una mentalità focalizzata su innovazione e tecnologia.

Per la Business Unit Konecta Digital cerchiamo Data Scientist qualificato da inserire all'interno del nostro organico.

PRINCIPALI ATTIVITA' E RESPONSABILITA'

• DATA COLLECTION: Gestire la raccolta e l'individuazione dei dati, cercando di capire la fattibilità del prelievo dei dati e quali strumenti utilizzare;
• DATA EXTRACT: Studiare il framework, ossia quale strumento utilizzare tra i vari sistemi disponibili sul mercato per estrarre, catalogare, trasformare e valutare i dati in suo possesso in modo anche da distribuirli nel framework più opportuno;
• DATA EXPLORATION AND CLEASING: Provvedere, una volta attuata l'estrapolazione dei dati, alla loro ripulitura da eventuali inutili sovraccarichi, dunque al loro rimaneggiamento e schematizzazione;
• DATA ANALYTICS: Gestire lo sviluppo di metriche come la correlazione, comparazione e statistica ed elaborare ipotesi analitiche da applicare successivamente in azioni di machine learning;
• MACHINE LEARNING: Garantire il controllo del livello di complessità, tramite algoritmi già collaudati come il Random Forest, e verificare delle ipotesi sviluppate in fase Analytics;
• IMPLEMENTAZIONE AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE): Fornire una proposta di azione effettiva all'Intelligenza Artificiale, sfruttando la lavorazione dei dati strutturati e non strutturati e le risposte ottenute dalle dinamiche di Machine learning;
• TEXT MINING: Comprendere lo stato dell'arte del text mining e dell'analisi del sentiment, progettare e sviluppare metodi per la classificazione del testo e la modellazione degli argomenti.

Competenze richieste

• Statistica: conoscenza approfondita di metodi statistici e probabilistici per l'analisi esplorativa e interferenziale dei dati; capacità di costruzione e validazione di modelli predittivi e classificatori basati su dati strutturati e non.
• Programmazione: ottima padronanza di Python e SQL per data wrangling, analisi e sviluppo di modelli; familiarità con ambienti e strumenti di orchestrazione calcolo: Databricks, Celery, Kubernetes, Airflow rappresentano un elemento distintivo; conoscenza di pratiche DevOps e CI/CD per il deployment di modelli e applicazioni (Azure DevOps).
• Machine Learning: esperienza nel training, tuning e valutazione di modelli ML supervisionati e non supervisionati; utilizzo avanzato di framework come scikit-learn, Pytorch, TensorFlow; esperienza con Large Language Models (LLM): Fine-tuning, prompt engineering, embedding, retrieval-augmented generation (RAG); utilizzo di librerie come Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI, API; competenze in text mining e NLP: tokenizzazione, analisi semantica, classificazione testuale.
• Database: conoscenza di database relazionali (MySQL, postgreSQL) e non relazionali (MongoDB, Redis); capacità di progettazione e ottimizzazione di query complesse e pipeline ETL.
• Sviluppo API/Webapp: esperienza nello sviluppo di API Restfull e microservizi con Flask, Django, FastAPI; integrazione di modelli ML/LLM in applicazioni web e backend scalabili (vLLM).

Formazione necessaria

Laurea in discipline STEM: Informatica, Matematica, Fisica, Ingegneria, Statistica.

Lingue

Italiano, Inglese. Rappresenta elemento aggiuntivo la conoscenza della lingua Spagnola.

Altro

Disponibilità a trasferte. Almeno 3 anni di esperienza lavorativa sugli argomenti sopra riportati.

Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03.