Senior Data Scientist
4 settimane fa
Belluno BL, Provincia di Belluno; Veneto, Italia
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Overview In questo ruolo puoi guidare lo sviluppo di soluzioni ML e DL end-to-end all'interno di un laboratorio di intelligenza artificiale. Lavorerai in un team multidisciplinare che integra ricerca, engineering e delivery per trasformare l'innovazione in risultati concreti per i clienti. Gestirai feature engineering avanzato, selezione modelli e tuning su dataset complessi e di grandi dimensioni, con focus su robustezza e deploy in ambienti reali. Avrai l'opportunità di contribuire a framework di Responsible & Explainable AI e di mentorare profili junior. Unisci impatto tecnologico e consulenza strategica in un contesto internazionale e in rapida evoluzione.
lavoro ibrido con possibilità di remoto
assicurazione sanitaria
ticket restaurant
piano welfare integrativo
Guidare progettazione e sviluppo di soluzioni ML/DL end-to-end, dalla definizione del problema al modello, valutazione e deployment
Eseguire feature engineering avanzato, model selection e iperparametri tuning su dataset complessi
Condurre analisi statistiche avanzate (modelli bayesiani, inferenza causale, design sperimentale) per supportare decisioni strategiche
Collaborare con AI Engineer e MLOps per la produzione, garantendo qualità, riproducibilità e monitoraggio
Contribuire a framework metodologici e linee guida di Responsible & Explainable AI
Da 3 a 6 anni di esperienza in ruoli di Data Scientist o ML Researcher, preferibilmente in contesti consulenziali o industriali
Padronanza avanzata di Python e dell'ecosistema DS/ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, statsmodels)
Solide basi in statistica e nei principali paradigmi di ML/DL supervisionato e non supervisionato
Esperienza nel portare modelli in produzione e nell'integrazione con pipeline MLOps
Capacità di tradurre problemi di business complessi in formulazioni statistiche e di comunicarne i risultati a stakeholder tecnici e non
Team collaboration e capacità di lavorare in contesti multidisciplinari
Python e relativo ecosistema DS/ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, statsmodels)
Esperienza in integrazione pipeline MLOps e deployment di modelli