AI Data Scientist

Consip S.P.A.

Town of Italy (NY)

In loco

USD 80.000 - 120.000

Tempo pieno

14 giorni+

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Descrizione del lavoro

Consip S.P.A. cerca un AI Data Scientist per analizzare dati complessi e sviluppare modelli predittivi. La posizione richiede una Laurea Magistrale in discipline STEM e almeno 3 anni di esperienza in analisi e machine learning.

Il candidato ideale possiede competenze in analisi statistica, programmazione e visualizzazione dei dati, e sarà coinvolto nello sviluppo di soluzioni avanzate basate sui dati per supportare decisioni aziendali strategiche.

È richiesta anche una buona conoscenza della lingua inglese e metodologie di Explainable AI.

Competenze

  • Almeno 3 anni di esperienza in analisi statistica e machine learning.
  • Utilizzo di tecniche avanzate per estrazione di pattern e previsioni.
  • Capacità di produrre report e comunicare risultati a stakeholder.

Mansioni

  • Analizzare dati complessi per identificare opportunità di business.
  • Sviluppare modelli predittivi per risolvere problemi aziendali.
  • Collaborare con team per integrare dati e processi decisionali.

Conoscenze

Analisi statistica
Machine learning
Programmazione per data science
Visualizzazione dei dati
Conoscenza dei dati e governance

Formazione

Laurea Magistrale in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline STEM

Descrizione del lavoro

Cerchiamo Persone che portino competenza nelle sfide di ogni giorno, mettendo passione in ciò che fanno e scegliendo la trasparenza come stile di lavoro e di relazione, nei processi e nel dialogo con gli stakeholder. Persone che guardino al futuro con curiosità, concretezza e spirito di innovazione, per contribuire alla crescita dell’Azienda e del Sistema Paese. L’AI Data Scientist, in particolare, adotta tecniche avanzate di analisi statistica e machine learning, assicurando qualità, preparazione e affidabilità dei dataset. Il ruolo opera a supporto dei processi decisionali e dell’innovazione digitale, combinando competenze statistiche, programmazione e conoscenza del dominio per sviluppare modelli predittivi e soluzioni avanzate basate sui dati, in contesti organizzativi complessi e regolati.

Principali attività/responsabilità
  • Analizzare dati complessi per identificare insight strategici e opportunità di business
  • Sviluppare modelli predittivi e di machine learning per risolvere problemi aziendali
  • Creare visualizzazioni e report per comunicare i risultati delle analisi
  • Collaborare con team aziendali per integrare i dati nei processi decisionali
  • Garantire la qualità e la tracciabilità dei dati e la conformità legislativa attraverso best practice, incluso il rispetto della legislazione vigente
  • Applicare metodologie di Explainable AI (XAI) per migliorare la comprensibilità dei modelli
  • Utilizzare pipeline dati interoperabili e conformi a UNI CEI EN ISO/IEC 8183 e UNI CEI ISO/IEC 42001, in collaborazione con l’AI Data Engineer
  • Ottimizzare l'efficienza computazionale e la sostenibilità energetica dei modelli AI
  • Laurea Magistrale in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o altre discipline STEM
  • Esperienza lavorativa pregressa di almeno 3 anni maturata, anche in ambito accademico, in almeno uno dei seguenti ambiti:
    • A) utilizzo di tecniche avanzate di analisi statistica e machine learning per l’estrazione di pattern, insight e previsioni su dati strutturati e/o non strutturati
    • B) sviluppo, validazione e testing di modelli di machine learning a supporto di esigenze operative o di business
    • C) utilizzo di linguaggi di programmazione per data science e delle relative librerie per l’implementazione di analisi e modelli
    • D) produzione di report e analisi interpretative per la comunicazione dei risultati a stakeholder tecnici e non tecnici
Requisiti preferenziali
  • I. Conoscenza dei principi di gestione e governance dei dati (metodologie di validazione dei dati), inclusi qualità, accessibilità e sicurezza dei dataset
  • II. Conoscenza delle metriche e norme per misurare qualità, accuratezza e coerenza dei dati
  • III. Conoscenza delle metodologie di Explainable AI (XAI) e di valutazione dei bias
  • IV. Buona conoscenza della lingua inglese in ambito professionale
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