Mid full stack data scientist

AUTOGUIDOVIE Spa; Lombardia; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Autoguidovie Spa cerca un Data Scientist con 4–5 anni di esperienza per guidare progetti completi, dallo sviluppo alla messa in produzione. Lavorerai in un contesto Azure/Databricks, collaborando con Data Engineer e Business Analyst per creare soluzioni che guidino decisioni operative.

Avrai autonomia tecnica sui progetti, contribuendo a rilasci, dashboard e interfacce utente, con focus su turnover, previsione della domanda e ottimizzazione delle risorse. Lavoro in Lombardia.

Qualifications

• Esperienza 4–5 anni in Data Science.
• Capacità di tradurre esigenze aziendali in problemi affrontabili con i dati.
• Sviluppo e validazione di modelli statistici e di machine learning.
• Capacità di trasformare modelli in API e servizi richiamabili da applicazioni e agenti AI.

Responsibilities

• Tradurrai le esigenze aziendali in problemi affrontabili con i dati, definendo risultati attesi e criteri di successo.
• Preparerai dataset e feature, curando qualità, tracciabilità e aggiornamento dei dati.
• Svilupperai e validerai modelli statistici e di machine learning, valutandone robustezza, interpretabilità e utilità.
• Trasformerai modelli e logiche analitiche in API e servizi richiamabili da applicazioni e agenti AI.
• Contribuirai a rilascio, containerizzazione e monitoraggio delle soluzioni, seguendone le prestazioni anche dopo la messa in produzione.
• Renderai i risultati fruibili attraverso dashboard, prototipi e semplici interfacce, raccogliendo feedback dagli utenti.

Skills

Data Science

Statistical Modeling

ML Algorithms

Tools

Azure Databricks

Docker

Job description

Vuoi vedere i tuoi modelli diventare strumenti utilizzati ogni giorno?

In Autoguidovie lavoriamo per portare dati, software e intelligenza artificiale nel cuore della mobilità. Cerchiamo una persona con 4–5 anni di esperienza in Data Science, che voglia seguire progetti completi: dalla comprensione del problema allo sviluppo, fino alla messa in produzione.

Dati diversi, sfide diverse

La varietà dei problemi è uno degli aspetti più interessanti del ruolo. Potrai sviluppare soluzioni in ambiti diversi:

• Clienti: segmentazione, churn prediction, modelli di propensione all’acquisto e al rinnovo, next best action e personalizzazione delle interazioni.
• Persone e HR: analisi di turnover e retention, competenze, talent management e percorsi di crescita.
• Servizio e territorio: previsione della domanda, regolarità delle corse, analisi dei ritardi e supporto alla pianificazione.
• Flotta e operations: rilevazione di anomalie, analisi dei consumi, manutenzione e individuazione dei fattori associati alla sinistrosità.

La sfida sarà anche collegare questi ambiti, costruendo strumenti utili a chi ogni giorno prende decisioni e gestisce il servizio.

Cosa farai

• Tradurrai le esigenze aziendali in problemi affrontabili con i dati, definendo risultati attesi e criteri di successo.
• Preparerai dataset e feature, curando qualità, tracciabilità e aggiornamento dei dati.
• Svilupperai e validerai modelli statistici e di machine learning, valutandone robustezza, interpretabilità e utilità.
• Trasformerai modelli e logiche analitiche in API e servizi richiamabili da applicazioni e agenti AI: scoring, previsioni, stime del rischio di abbandono e next best action.
• Contribuirai a rilascio, containerizzazione e monitoraggio delle soluzioni, seguendone le prestazioni anche dopo la messa in produzione.
• Renderai i risultati fruibili attraverso dashboard, prototipi e semplici interfacce, raccogliendo feedback dagli utenti.

Con chi lavorerai

Entrerai nel team Digital, Innovation & AI, in un ambiente basato su Azure e Databricks, collaborando con:

• Data Engineer, per fonti, pipeline e qualità dei dati.
• Forward Deployment & Eval Engineer, per integrare modelli e strumenti nei processi e nei sistemi agentici, valutarne il comportamento su task completi e affrontare i problemi che emergono nell’utilizzo operativo.
• Business Analyst e referenti aziendali, per comprendere i processi, definire i requisiti e misurare i risultati.

Avrai autonomia tecnica sui progetti assegnati, con il supporto e il confronto delle altre competenze del team.