Senior Data Scientist

Smart Shaped Software; Roma; Ibrido; EUR 90.000 - 120.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Smart Shaped Software cerca un Senior Data Scientist per guidare iniziative di modellazione predittiva (finanziaria telco) e sviluppo di soluzioni di Agentic AI, combinando statistica avanzata e AI per supportare decisioni strategiche.

Il candidato deve avere oltre 10 anni in IT, di cui almeno 5 in AI/ML o Data Science in grandi aziende, esperienza telco o finanza e una solida base in matematica e ML, oltre a competenze in Python (PySpark) e SQL.

Competenze

• Laurea magistrale o PhD in ambito Data Science, Informatica o ingegneria.
• Econometria e modelli di ottimizzazione richiesti.
• Validazione modelli e gestione overfitting.
• Sviluppo Agentic AI e utilizzo LLM (LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, Copilot).
• Programmazione: Python (PySpark) e SQL.
• Conoscenza strutture finanziarie telco (ARPU, OPEX/CAPEX).
• Comunicazione efficace verso stakeholder non tecnici.
• Lavoro cross-funzionale e adattabilità.
• Leadership e mentoring.
• Etica, privacy e compliance.

Mansioni

• Sviluppo modelli predittivi (ricavi, costi, churn, rischio).
• Progettazione e implementazione di sistemi Agentic AI.
• Collaborazione con team finance, operations e prodotto.
• Garanzia di fairness e interpretabilità dei modelli.
• Sperimentazione e validazione su dati telco reali.
• Supporto alla strategia di trasformazione AI.

Conoscenze

AI/ML/Data Science experience

Statistical modeling

Data analysis (EDA)

Python (PySpark)

SQL

Formazione

Laurea magistrale o PhD in Data Science, Informatica, Ingegneria, Statistica, Fisica o Matematica

Econometria e modelli di ottimizzazione

Validazione modelli (cross-validation, overfitting, metriche)

Strumenti

LangChain

Semantic Kernel

AutoGen

Copilot

Descrizione del lavoro

Per un progetto su un nostro cliente multinazionale nel settore Telecomunicazioni siamo alla ricerca di 1 Senior Data Scientist per guidare iniziative di modellazione predittiva (finanziaria telco) e sviluppo di soluzioni di Agentic AI. Il ruolo combina competenze avanzate di statistica e AI per supportare decisioni strategiche, automazione e analisi avanzata.

• Oltre 10 anni di esperienza in IT, di cui almeno 5 in AI/ML o Data Science in grandi aziende
• Esperienza in telecomunicazioni o finanza (preferibile telco finance & performance analytics)
• Solida base in matematica, statistica, machine learning e deep learning
• Competenze in data analysis (EDA), data preparation e modellazione

Responsabilità

• Sviluppo modelli predittivi (ricavi, costi, churn, rischio finanziario)
• Progettazione e implementazione di sistemi Agentic AI (decisioni autonome e multi-agente)
• Collaborazione con team finance, operations e prodotto
• Garanzia di compliance, fairness e interpretabilità dei modelli
• Sperimentazione e validazione su dati reali telco
• Supporto alla strategia di trasformazione AI

Formazione

• Laurea magistrale o PhD in Data Science, Informatica, Ingegneria, Statistica, Fisica o Matematica
• Econometria e modelli di ottimizzazione
• Validazione modelli (cross-validation, overfitting, metriche)
• Sviluppo Agentic AI e utilizzo LLM (LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, Copilot)
• Programmazione: Python (PySpark), SQL
• Conoscenza strutture finanziarie telco (ARPU, OPEX/CAPEX)
• Comunicazione efficace verso stakeholder non tecnici
• Lavoro cross-funzionale
• Adattabilità
• Leadership e mentoring
• Attenzione a etica, privacy e compliance

Modalità di lavoro

• Durata iniziale: 12 mesi, con possibili estensioni e possibilità di inserimento in azienda
• Settore: Telecomunicazioni / Tecnologia

Smart Shaped garantisce pari opportunità e si impegna attivamente per promuovere un ambiente di lavoro inclusivo e rispettoso. L'annuncio è rivolto a tutte le persone, indipendentemente da genere, età, orientamento sessuale, identità di genere, disabilità, etnia, religione o qualsiasi altra caratteristica personale, in conformità al D.Lgs. 198/2006 e successive modifiche (Codice delle pari opportunità) e alla UNI/PdR 125:2022.