Data Scientist & ML Engineer – Hybrid Milano

MCA Italy; Turbigo; Ibrido; EUR 27.000 - 33.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Ticket pasto 10€

Welfare aziendale

Descrizione del lavoro

MCA Italia cerca un Data Scientist & ML Engineer per definire modelli e ottimizzare soluzioni data-driven. Richiesta esperienza in ML applicato, Python e forecasting, con capacità di interfacciarsi con stakeholder tecnici e di business.

Ruolo ibrido a Milano, inserimento iniziale da 30.000 € annui, con percorso di crescita e Welfare; eccellente contesto internazionale e possibilità di crescita professionale nel gruppo MCA.

Competenze

• Esperienza nello sviluppo di modelli di ML applicati a casi reali.
• Ottima conoscenza di Python e delle librerie DS/ML.
• Esperienza in forecasting e predictive analytics.
• Conoscenza di LP, MILP, constraint programming e algoritmi ibridi.
• Competenze in statistica e modellazione matematica.
• Esperienza con OR-Tools, Pyomo, PuLP, Gurobi o CPLEX.

Mansioni

• Definire variabili decisionali, obiettivi, vincoli, parametri e ipotesi del modello.
• Analizzare qualità e completezza dei dati rispetto agli obiettivi di modellazione.
• Sviluppare, sperimentare e affinare modelli di ottimizzazione e approcci ibridi.
• Verificare la fattibilità delle soluzioni insieme a business e operazioni.
• Documentare limiti, trade-off, fallback e condizioni d’uso.

Conoscenze

Python

Data Science

Forecasting

Optimization

Statistics

OR-Tools

Formazione

Laurea in Informatica/Ingegneria/Matematica/Statistica

Strumenti

Pyomo

PuLP

Gurobi

CPLEX

SCIP

Descrizione del lavoro

MCA Italia cerca un Data Scientist & ML Engineer per definire modelli e ottimizzare soluzioni data-driven. Richiesta esperienza in ML applicato, Python e forecasting, con capacità di interfacciarsi con stakeholder tecnici e di business.

Ruolo ibrido a Milano, inserimento iniziale da 30.000 € annui, con percorso di crescita e Welfare; eccellente contesto internazionale e possibilità di crescita professionale nel gruppo MCA.