Senior Data Scientist

Tenth Revolution Group; Piemonte; On-site; EUR 65,000 - 138,000; Part time

Job summary

Tenth Revolution Group cerca un Data Scientist Ssr (Senior) freelance in Piva per valorizzare dati complessi e guidare l’innovazione nei progetti dei partner. Ruolo chiave per modellazione avanzata, analisi statistica e workflow end-to-end.

È richiesta una forte conoscenza di Python, ML framework, SQL/NoSQL e esperienza con big data e cloud (AWS/Azure/GCP). Sarai parte di un team che integra data engineering e soluzioni AI avanzate.

Qualifications

• 3-5 anni di esperienza come Data Scientist.
• Esperienza in progetti ML end-to-end.
• Conoscenza di SQL e NoSQL.
• Padronanza di Python e principali framework ML.

Responsibilities

• Progettare e implementare modelli di ML robusti per problemi aziendali.
• Condurre analisi statistiche avanzate e modelli predittivi.
• Sviluppare workflow di dati end-to-end: feature engineering e valutazione modelli.
• Collaborare con data engineer per pipeline e infrastrutture dati.
• Utilizzare LangChain e LLM per soluzioni AI innovative.
• Rimanere aggiornato su progressi AI e framework LLM.

Skills

Python

Machine Learning

LangChain

LLM

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Big data

Hadoop

Spark

SQL

NoSQL

PostgreSQL

MongoDB

AWS

Azure

Google Cloud

Job description

Cerchiamo un Data Scientist Ssr (Senior) con 3-5 anni di esperienza, Freelance in Piva, che condivida la nostra passione per l’innovazione e il cambiamento.

Questo ruolo è fondamentale per aiutare i nostri partner aziendali a evolversi e ad adattarsi alle aspettative sempre più personalizzate dei consumatori nella nuova era tecnologica.

Cosa ti aiuterà ad avere successo:

• Progettare e implementare modelli di machine learning robusti per affrontare problematiche aziendali complesse.
• Condurre analisi statistiche avanzate e modelli predittivi per individuare pattern e tendenze all’interno di grandi dataset.
• Sviluppare workflow di dati end-to-end, inclusi feature engineering, preparazione dei dati e valutazione dei modelli.
• Collaborare con i data engineer per garantire che le pipeline e l’infrastruttura dati supportino efficacemente le esigenze di modellazione.
• Utilizzare tecnologie LLM (Large Language Models), ad esempio LangChain, per sviluppare applicazioni e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
• Mantenersi aggiornati sui più recenti progressi nel campo dell’AI, del machine learning e dei framework LLM, applicando tecniche all’avanguardia.
• Avere una buona padronanza di linguaggi di programmazione come Python.
• Possedere una conoscenza approfondita dei principali framework di machine learning, come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn.
• Avere esperienza con strumenti per l’elaborazione di big data, come Hadoop e Spark, e con piattaforme cloud AWS, Azure e Google Cloud.
• Avere una solida esperienza con SQL e familiarità con database NoSQL, come PostgreSQL e MongoDB