Data Scientist

Why candidates should join

Laura è una insurtech specializzata nell’assicurazione auto, con un forte orientamento alla tecnologia e ai dati. Il lavoro si concentra quindi sull’applicazione di metodi quantitativi rigorosi a problemi di business concreti. Il team attribuisce grande valore a una solida preparazione scientifica e cerca una persona capace di ragionare in modo sperimentale, sviluppare modelli con rigore e trasformare la ricerca in soluzioni concretamente utilizzabili.

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Why candidates should join

Laura è una insurtech specializzata nell’assicurazione auto, con un forte orientamento alla tecnologia e ai dati. Il lavoro si concentra quindi sull’applicazione di metodi quantitativi rigorosi a problemi di business concreti. Il team attribuisce grande valore a una solida preparazione scientifica e cerca una persona capace di ragionare in modo sperimentale, sviluppare modelli con rigore e trasformare la ricerca in soluzioni concretamente utilizzabili.

Non è richiesta un’esperienza pregressa nel settore assicurativo; l’azienda è particolarmente interessata a profili provenienti da altri ambiti scientifici quantitativi o industriali, in cui l’analisi rigorosa e la gestione di dati complessi rivestono un ruolo centrale. Il ruolo offre inoltre l’opportunità di lavorare con tecnologie moderne di machine learning, deep learning, LLM, embeddings e pipeline implementate in produzione.

Role Requirements

• PhD strongly preferred in a quantitative discipline (Must-have)
• Around 3 to 8 years of relevant experience (Must-have)
• Strong grounding in probability, statistics, inference, regression, optimisation, machine learning and experimental design (Must-have)
• Python (Must-have)
• NumPy, Pandas or Polars (Must-have)
• Scikit-learn (Must-have)
• PyTorch or modern ML/DL frameworks (Must-have)
• SQL and large dataset handling (Must-have)
• Git and reproducible development practices (Must-have)
• Feature engineering and model validation (Must-have)
• Time series, clustering, anomaly detection or geospatial analysis (Must-have)
• Deep learning, foundation models or LLM experimentation (Nice-to-have)
• XGBoost, LightGBM or CatBoost (Nice-to-have)
• Spark, DuckDB, MLflow, Ray, Databricks, Snowflake, cloud platforms or Docker/Kubernetes (Nice-to-have)
• Scientist who codes mindset (Must-have)

About The Role

La azienda

Laura è un’agenzia assicurativa digitale nata per rendere l’assicurazione auto più semplice, intuitiva e accessibile. Costruiamo piattaforme proprietarie che connettono app, servizi e dati, trasformando la complessità assicurativa in prodotti digitali concreti. Entrare nel team tech significa contribuire alle scelte tecniche e allo sviluppo del prodotto, affrontare sfide reali e vedere l’impatto del proprio lavoro sull’esperienza degli utenti.

Missione del ruolo

Entrare nel nucleo quantitativo e tecnologico di Laura per trasformare dataset complessi in insight, segnali e modelli predittivi utilizzabili nei processi di pricing, underwriting, portfolio management, antifrode, customer behaviour e nelle future applicazioni data-driven della società. Non cerchiamo necessariamente esperienza assicurativa. È anzi preferibile una provenienza da settori scientifici o industriali differenti, nei quali il trattamento quantitativo di dati complessi sia una componente centrale.

Ambiti di provenienza particolarmente interessanti

• Aerospace e aeronautica.
• Space, satellite data, remote sensing ed Earth Observation.
• Meteorologia, climate science e modelli ambientali.
• Energy e sistemi complessi.
• Automotive, autonomous driving e mobility.
• Robotics, telecommunications e industrial optimization.
• Physics, computational science e applied mathematics.
• Computational biology / scientific computing.
• Quantitative finance, operations research e geospatial analytics.

Principali attività

• Analisi esplorativa di dataset strutturati e non strutturati.
• Data cleaning, data quality assessment, preprocessing e data preparation.
• Feature engineering e feature selection.
• Individuazione di pattern, anomalie, cluster, correlazioni e relazioni non lineari.
• Sviluppo di modelli statistici, Machine Learning e modelli predittivi.
• Segmentazione, clustering, anomaly detection, time-series e geospatial analysis.
• Analisi causale, sperimentazione e model validation.
• Costruzione di pipeline riproducibili per training, validation e scoring.
• Utilizzo di Deep Learning e foundation models quando appropriato.
• Ricerca e sperimentazione con LLM, modelli open source, embeddings e agentic workflows.
• Collaborazione con software/data engineer per portare i modelli in produzione e mo