Marketing Data Scientist

1 giorno fa

Sant'Ambrogio di Torino TO, Provincia di Torino; Piemonte, Italia eglue Tempo pieno
Nell’ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT
- Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando una figura di Data Scientist (sono possibili diverse seniority, junior e middle/senior) che andrà a supporto del team del Competence Center AI del nostro cliente, primaria realtà bancaria italiana. Qualifiche, competenze e l'esperienza necessaria per questo ruolo sono disponibili nella descrizione completa riportata di seguito. Torino o Biella, (13 giorni di remote working al mese). Retribuzione: fino a 50.000€RAL, in funzione dell'esperienza reale maturata. Contratto: assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico. L'offerta include variabile a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato in presenza, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare. Attività di data engineering, data exploration, data preparation, sviluppo di modelli di Machine Learning, deployment e monitoring delle soluzioni; Realizzazione di use cases di GenAI con LLM; Sviluppo di API / script per rendere operativi i modelli nel continuo. Laurea Magistrale in materie STEM e Informatica; Almeno 1 anno reale di esperienza in ruoli analoghi, preferibilmente in contesti bancari/finanziari anche in consulenza; Ottima Conoscenza di Python, SQL e delle principali tecniche di Machine Learning / Data Mining; Esperienza nella costruzione di soluzioni cha sfruttano AI Generativa (e.
RAG, Multi Agent Systems); Esperienze di rilascio di sistemi di AI complessi; Desiderio di continuare a studiare e apertura all’innovazione; italiano fluente, buona conoscenza della lingua inglese (B1-B2). Preferibile esperienza su attività di sviluppo di modelli predittivi e/o utilizzo di LLM; Conoscenza Reti Neurali e framework per loro implementazione; Conoscenza di altri linguaggi di programmazione (R, Scala, ecc); Conoscenza di framework BigData (Hadoop / Kafka / Spark / ecc); Esperienza con tools di MLOps; Esperienza con strumenti di Business Intelligence (PowerBI, Board, ecc); Conoscenza di unix, networking, docker, cloud.