Senior AI

Kiwi Data Science è una società italiana fondata nel 2013, con sede operativa a Bresso (MI), specializzata nello sviluppo di soluzioni innovative nell'ambito della Data Science, dell'Intelligenza Artificiale e dei Big Data.

L'azienda nasce dall'iniziativa di un gruppo di fisici e informatici con l'obiettivo di aiutare le imprese a valorizzare i propri dati, trasformandoli in informazioni strategiche per migliorare i processi decisionali e ottimizzare le performance aziendali.

Kiwi si occupa principalmente di consulenza tecnologica e sviluppo di soluzioni software personalizzate, utilizzando tecniche di Machine Learning, analisi statistica avanzata e modelli predittivi. Le sue attività comprendono la progettazione di infrastrutture Data Lake, il monitoraggio dei processi produttivi, la manutenzione predittiva, il controllo qualità e l'automazione della reportistica.

Opera prevalentemente nei settori manifatturiero, farmaceutico e dei servizi, collaborando con importanti realtà industriali. Tra le aziende presenti nel proprio portafoglio clienti figurano Brembo, Stellantis, ABB, KUKA e Infineon.

Oltre alle attività di consulenza, Kiwi sviluppa prodotti software proprietari, tra cui Scarlet, una piattaforma per l'analisi e il monitoraggio dei dati aziendali, e Nabu, una soluzione dedicata alla raccolta e all'analisi statistica dei dati di ricerca e sviluppo.

La società si caratterizza per una struttura snella e altamente specializzata, composta da professionisti con competenze in Data Science, sviluppo software, ingegneria e gestione delle infrastrutture dati.

Cerchiamo un/una Senior Data Scientist con una solida esperienza tecnica e una forte autonomia nella gestione di progetti complessi, dalla definizione del problema fino alla messa a terra della soluzione.

La persona avrà un ruolo di riferimento nei progetti Data & AI, lavorando direttamente con i clienti per comprenderne esigenze e processi, tradurre i bisogni di business in soluzioni analitiche e tecnologiche e guidarne la progettazione e lo sviluppo.

Il profilo ideale combina competenze avanzate di Data Science, statistica e sviluppo software con una conoscenza concreta delle più recenti tecnologie di Generative AI, Large Language Models e sistemi multi-agent.

Responsabilità principali

La persona sarà responsabile di:

• Gestire in autonomia progetti Data Science e AI, coordinando le diverse fasi: raccolta dei requisiti, analisi, progettazione, sviluppo, validazione e rilascio della soluzione.
• Interagire direttamente con il cliente, comprendendo esigenze di business e operative e traducendole in requisiti analitici e tecnici.
• Progettare e sviluppare soluzioni basate su Large Language Models (LLM), incluse applicazioni di Generative AI, workflow agentici e architetture multi-agent.
• Sviluppare codice robusto e manutenibile principalmente in Python e SQL.
• Analizzare dataset complessi, individuando pattern, anomalie e opportunità di miglioramento.
• Progettare e sviluppare modelli statistici e di Machine Learning adeguati ai diversi casi d'uso.
• Applicare metodologie statistiche al monitoraggio e miglioramento della qualità dei processi, identificando variabili critiche, deviazioni e cause di variabilità.
• Definire metriche e metodologie per valutare le performance e l'affidabilità delle soluzioni sviluppate.
• Comunicare risultati, metodologie e implicazioni delle analisi sia a interlocutori tecnici sia a stakeholder di business.
• Contribuire alle scelte architetturali e tecnologiche dei progetti, valutando approcci alternativi, benefici e trade-off.

Formazione accademica

Si richiede una laurea magistrale in materie scientifiche (Fisica / Matematica / Ingegneria / Data Science).

Competenze richieste

AI e Generative AI

• Esperienza nella progettazione e sviluppo di soluzioni basate su LLM.
• Conoscenza di pattern e architetture per applicazioni di Generative AI.
• Esperienza o conoscenza approfondita di AI Agents e sistemi multi-agent, inclusa orchestrazione di agenti, utilizzo di tool e gestione di workflow complessi.
• Capacità di valutare qualità, affidabilità e performance delle soluzioni AI.

Data Science & Statistica

• Solide competenze di statistica applicata, modellazione e analisi quantitativa.
• Esperienza nell'analisi e modellazione di dati strutturati e non strutturati.
• Conoscenza di tecniche di Machine Learning e capacità di selezionare l'approccio più appropriato rispetto al problema.
• Esperienza nell'applicazione della statistica al controllo e miglioramento della qualità dei processi.

Software & Data

• Ottima conoscenza di Python e del relativo ecosistema Data Science/AI.
• Ottima conoscenza di SQL e capacità di lavorare aut