Junior Data Scientist

Bit S.p.A.; Milano; In loco; EUR 30.000 - 40.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Una società di consulenza tecnologica è alla ricerca di neolaureati motivati per progetti in Intelligenza Artificiale e Machine Learning. I candidati ideali possiedono una laurea in discipline STEM e competenze in Python, statistica e modellazione ML. Saranno coinvolti nello sviluppo di modelli predittivi, analisi dati e implementazione di soluzioni ML. Ottima opportunità per entrare in contatto con tecnologie avanzate e lavorare in un team innovativo.

Competenze

• Laurea in Ingegneria Informatica, Statistica, Fisica, Matematica o affini.
• Buona conoscenza di Python e librerie di ML.
• Solidità nelle basi di statistica e probabilità.

Mansioni

• Sviluppo di modelli predittivi e soluzioni ML.
• Analisi dati e feature engineering.
• Implementazione di pipeline ML su larga scala.

Conoscenze

Python

Analisi dati

Machine Learning

Statistica

SQL

Deep Learning

MLOps

Generative AI

Formazione

Laurea in discipline STEM

Laurea (primo livello)

Strumenti

TensorFlow

Keras

PyTorch

AWS Sagemaker

Databricks

Descrizione del lavoro

Posizione

Siamo alla ricerca di neolaureati con forte motivazione verso l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning da inserire in progetti di consulenza ad alto contenuto tecnologico.

La risorsa lavorerà all’interno di team Data & AI su analisi dati, sviluppo di modelli predittivi e implementazione di soluzioni ML su larga scala.

Requisiti

Requisiti obbligatori

• Laurea: laurea in discipline STEM (Ingegneria Informatica, Informatica, Statistica, Fisica, Matematica o affini)
• Buona conoscenza di Python e delle principali librerie per analisi e ML (numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn)
• Solide basi di statistica e probabilità, applicate alla modellazione
• Conoscenza dei principali algoritmi di Machine Learning (regressione, classificazione, clustering)
• Capacità di svolgere analisi dati, feature engineering e costruzione pipeline ML
• Conoscenza delle librerie di deep learning (TensorFlow, Keras o PyTorch, anche solo basi)
• Buona padronanza di SQL
• Familiarità con principi di MLOps (MLflow, versionamento modelli, gestione sperimentazioni)
• Conoscenza di tematiche di Generative AI e Large Language Model (LLM)
• Conoscenza base delle piattaforme cloud per il Machine Learning (es. AWS Sagemaker, Vertex AI, Azure ML)

Requisiti preferenziali

• Esperienza con Jupyter, sviluppo notebook e pipeline
• Esperienza su dataset reali e complessi
• Conoscenza di API e sviluppo leggero per l’esposizione di modelli
• Basi della piattaforma Databricks (come ambiente di analisi e ML)

Formazione

Titolo di studio: Laurea (primo livello)

Area disciplinare: Informatica e Tecnologie ICT, Ingegneria industriale e dell'informazione, Scientifico

Classe di laurea: Biotecnologie (L-2, 1), Ingegneria dell'informazione (L-8, 9), Ingegneria industriale (L-9, 10)

Competenze linguistiche

• Italiano: madrelingua
• Inglese: buono (B2-C1)