Data Science Data Science Data Engineering Expert

Gruppo Italgas talgas è una Network Tech Company, leader nei settori della distribuzione del gas, dei servizi idrici, dell'efficienza energetica e dell'IT. A seguito dell'acquisizione di 2i Rete Gas, suo principale competitor, Italgas diventa il primo operatore nella distribuzione del gas in Europa, gestendo una rete di oltre 150.000 chilometri e servendo circa 13 milioni di clienti in Italia e Grecia. Attraverso le sue controllate nel settore idrico, il Gruppo fornisce servizi, direttamente e indirettamente, a 6,2 milioni di persone, pari al 10% della popolazione italiana, principalmente nelle regioni Lazio, Sicilia e Campania. Fondata nel 1837, Italgas è riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo in modo significativo allo sviluppo economico e sociale del Paese. Con quasi due secoli di storia alle spalle è unanimemente riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo allo sviluppo economico e sociale del Paese.
società del Gruppo Italgas nata per dare ulteriore impulso alla trasformazione digitale di Italgas e per offrire soluzioni all'avanguardia anche ad altri operatori nei settori dell'energia e delle infrastrutture, per supportare e incentivare la transizione energetica e digitale. Bludigit propone soluzioni proprietarie per accelerare la trasformazione digitale, attraverso un ecosistema di partner tecnologici e tramite la Digital Factory, l'hub di innovazione del Gruppo Italgas.
La figura del Data Scientist AI Engineer avrà il compito di progettare e realizzare le fondamenta dati e tecnologiche necessarie per abilitare modelli di analisi avanzata e soluzioni di intelligenza artificiale, garantendo robustezza, scalabilità e qualità dei dati. Progettare, sviluppare e gestire data pipeline scalabili, affidabili e automatizzate per alimentare modelli e sistemi analitici.
Definire la strategia dati e i relativi piani di implementazione per le iniziative AI.
Collaborare con stakeholder interni per migliorare l'accessibilità, la qualità e la governance del patrimonio informativo aziendale.
Gestire progetti di AI, Generative AI e data analytics, assicurando integrazione e orchestrazione efficiente dei flussi dati.
Collaborare con i team Agile della Digital Factory per abilitare lo sviluppo di algoritmi fornendo dati pronti, puliti e versionati.
Coordinare e supportare fornitori esterni in attività tecniche di integrazione e piattaforma dati.
Garantire un approccio end-to-end ai progetti AI, dalla progettazione della data foundation al continuous improvement dei sistemi.
Promuovere una cultura data-driven e l'utilizzo di infrastrutture dati moderne per accelerare i progetti AI.
Competenze Tecniche

Almeno 5 anni di esperienza in ruoli Data Scientist, Data Engineer o MLOps Engineer su progetti data-driven/AI-driven complessi.
Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini.
Solida conoscenza delle tecnologie di trasformazione dati, ETL/ELT e data orchestration (es. Azure Databricks, Azure Data Factory, Delta Lake, Kafka).
Esperienza con piattaforme cloud e data platform enterprise (preferibilmente Microsoft e Databricks).
Esperienza con database SQL e NoSQL e con data lake / data warehouse moderni.
Esperienza con strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog) e concetti di data versioning, monitoring e CI/CD.
Buona conoscenza di linguaggi di programmazione per la manipolazione dati e AI (PySpark apprezzata una buona conosceza, Python o simili).
Familiarità con LLM open source e commerciali e con AI Agent, per l'integrazione in pipeline dati.
Conoscenza delle metodologie di sviluppo Agile e Waterfall.
Ottime capacità di comunicazione e di interazione con stakeholder tecnici e di business.
Sarai protagonista nella costruzione della data foundation che abilita AI e Generative AI su larga scala.
Lavorerai su progetti concreti, strategici e a forte impatto industriale.
Collaborerai con un team multidisciplinare (Data Scientist, Data Engineer, MLOps, Business).
Ambiente dinamico e tecnologicamente avanzato, con possibilità di crescita tecnica e architetturale.