Data Scientist

Angel4Future; Mola di Bari; In loco; EUR 30.000 - 50.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda innovativa in Puglia è alla ricerca di un/una Data Scientist esperto/a per il Dipartimento AI&Analytics. La posizione richiede solide competenze in Machine Learning, Data Engineering e una laurea in discipline affini. Sarai coinvolto/a in progetti sfidanti che mirano a integrare soluzioni AI nei processi aziendali, lavorando in un ambiente collaborativo e dinamico.

Competenze

• Almeno 2-4 anni di esperienza in Data Science o AI.
• Esperienza con modelli di Machine Learning e Deep Learning.
• Ottima padronanza di Python e librerie per data science.
• Esperienza con database relazionali e non relazionali.

Mansioni

• Interfacciarsi con stakeholder per raccogliere requisiti.
• Progettare e implementare pipeline di Data Engineering.
• Sviluppare e validare modelli di Machine/Deep Learning.
• Creare dashboard e visualizzazioni efficaci.

Conoscenze

Python

Machine Learning

Deep Learning

Data Engineering

Data Analysis

Data Wrangling

Problem Solving

Leadership

Formazione

Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Fisica, Matematica, Statistica

Strumenti

Pandas

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

SQL

Descrizione del lavoro

DESCRIZIONE DELLA POSIZIONE

Siamo alla ricerca di un/una Data Scientist con esperienza da inserire all'interno del Dipartimento AI&Analytics, la Business Unit di Angel4Future dedicata allo sviluppo di soluzioni avanzate in ambito AI, Data Science e Analytics, con un focus crescente su tecnologie di frontiera come Generative AI, Large Language Models (LLM) e Agentic AI. Il team lavora sia su progetti interni che per le altre Aziende del Gruppo Angel.

In un contesto lavorativo dinamico e stimolante, la risorsa avrà l’opportunità di guidare progetti su diversi domini applicativi, contribuendo attivamente alla definizione delle soluzioni e collaborando con team multidisciplinari. Il ruolo prevede un impatto diretto sull’evoluzione tecnologica e strategica delle iniziative aziendali, con particolare attenzione all’adozione e all’integrazione di modelli generativi e agenti intelligenti nei processi aziendali.

RESPONSABILITA'

• Interfacciarsi con stakeholder tecnici e di business per raccogliere requisiti e tradurli in soluzioni analitiche concrete;
• Progettare, implementare e ottimizzare pipeline di Data Engineering su infrastrutture Cloud;
• Sviluppare, validare e mettere in produzione modelli di Machine/Deep Learning e modelli generativi (LLM, diffusion models) per risolvere problemi complessi;
• Progettare e implementare soluzioni basate su LLM e agenti AI per l’automazione intelligente di processi, l’analisi semantica e la generazione di contenuti;
• Creare dashboard e visualizzazioni efficaci per comunicare insight e risultati analitici;
• Contribuire alla definizione dell’architettura dei sistemi di data science e alla scelta degli strumenti tecnologici;
• Supportare e fare mentoring a profili junior all’interno del team;
• Collaborare all’integrazione di soluzioni AI nei processi aziendali, lavorando con team cross-funzionali per garantire scalabilità, efficienza e valore di business.

TITOLO DI STUDIO

Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Fisica, Matematica, Statistica o discipline affini.

ESPERIENZE PROFESSIONALI

• Almeno 2-4 anni di esperienza in ruoli analoghi in ambito Data Science o AI applicata, preferibilmente in contesti multidisciplinari o su progetti end-to-end.
• Esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning, inclusi modelli generativi (LLM, diffusion models).
• Ottima padronanza del linguaggio Python e delle principali librerie per la data science (es. Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Progettazione e implementazione di pipeline di Data Engineering su infrastrutture Cloud (AWS, Azure, GCP).
• Conoscenza avanzata di tecniche di data wrangling, data cleaning e gestione di grandi moli di dati.
• Esperienza con database relazionali e non relazionali, e linguaggi di query (es. SQL).
• Solida comprensione di statistica, modelli predittivi e tecniche di validazione.
• Capacità di comunicare efficacemente con stakeholder tecnici.
• Attitudine al problem solving, alla leadership tecnica e al mentoring di profili junior.