Data Scientist

NEVERHACK è un gruppo internazionale di cybersecurity con oltre 40 anni di esperienza.

La descrizione completa del lavoro illustra tutte le competenze, l'esperienza pregressa e le qualifiche che i candidati dovrebbero possedere.

Presente in più di 10 Paesi e con un team di oltre 1.200 professionisti, la nostra missione è progettare e implementare soluzioni che proteggano aziende e privati dalle minacce digitali.

La nostra crescita si basa su una forza chiave: la formazione e lo sviluppo continuo dei nostri talenti, che ci mantiene all’avanguardia in un settore in costante evoluzione.

Il nostro DNA:

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• Passione per la tecnologia
  
• Voglia di affrontare le sfide
  
• Apprendimento continuo
  
• Determinazione nel risolvere oggi i problemi di domani
  

Siamo alla ricerca di un/una Data Scientist / ML Engineer da inserire nel team con l’obiettivo di contribuire allo sviluppo, all’ottimizzazione e all’industrializzazione di prodotti e soluzioni basati sui dati e sul Machine Learning.

La risorsa lavorerà a stretto contatto con Data Scientist, Data Engineer, Data Architect e team DevOps, contribuendo all’automazione, all’ottimizzazione e alla scalabilità dei data product, con particolare attenzione alle performance, all’affidabilità e alla messa in produzione degli algoritmi e dei modelli di Machine Learning.

La posizione richiede una combinazione di competenze in Data Science, programmazione, tecnologie cloud, Data Engineering e MLOps, oltre alla capacità di interagire con interlocutori tecnici e di business.

Cosa farai:

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• Collaborare con Data Scientist, Data Engineer, Data Architect e stakeholder di business per definire e implementare soluzioni in linea con le esigenze del cliente e del progetto.
  
• Sviluppare e ottimizzare algoritmi e soluzioni data-driven utilizzando dataset di grandi dimensioni e complessità.
  
• Analizzare ed esplorare i dati per identificare nuove opportunità, pattern e approcci finalizzati al miglioramento delle performance dei modelli e dei data product.
  
• Applicare tecniche statistiche e di analisi dei dati per validare ipotesi, approcci e risultati dei modelli.
  
• Interpretare i risultati delle analisi e dei modelli, trasformandoli in insight chiari, concreti e utilizzabili dagli stakeholder.
  
• Monitorare, analizzare e migliorare continuamente i data product e i modelli di Machine Learning.
  
• Collaborare con gli stakeholder per comprendere le esigenze di business e tradurle in soluzioni tecniche scalabili ed efficaci.
  
• Partecipare ai processi di peer review, recependo i feedback e contribuendo all'adozione di metodologie, algoritmi e tecnologie innovative.
  
• Collaborare con il team DevOps nella definizione e nella scelta della migliore architettura operativa per le soluzioni Data e ML.
  
• Monitorare le performance dei modelli di Machine Learning in produzione e contribuire alla loro ottimizzazione.
  
• Implementare e integrare soluzioni di Machine Learning all'interno di architetture cloud.
  
• Sviluppare e integrare REST API per esporre funzionalità di Data Science e Machine Learning in ambiente Azure.
  
• Contribuire al deployment, alla scalabilità e all'operativizzazione dei modelli attraverso tecnologie di containerizzazione e orchestrazione.
  

Requisiti

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• Almeno 2 anni di esperienza nell'utilizzo di sistemi e tecnologie per la gestione di grandi volumi di dati, quali SQL, Hadoop, Spark o tecnologie equivalenti.
  
• Almeno 2 anni di esperienza nello sviluppo con uno o più linguaggi di programmazione o scripting, tra cui Python, Scala, C# o equivalenti.
  
• Almeno 2 anni di esperienza nell'utilizzo di strumenti e ambienti di Data Science quali Python, R, MATLAB, AMPL, SAS o equivalenti.
  
• Esperienza nell'utilizzo di Azure Data Factory e Azure Mapping Data Flow per l'integrazione e l'elaborazione dei dati.
  
• Esperienza con Azure Databricks per la trasformazione e l'elaborazione di grandi volumi di dati.
  
• Esperienza con Azure Machine Learning o piattaforme equivalenti per lo sviluppo e la gestione di modelli ML.
  
• Esperienza nell'utilizzo di Docker e Kubernetes per containerizzazione e deployment.
  
• Esperienza nello sviluppo di REST API in ambiente Azure.
  
• Conoscenza di metodologie e strumenti DevOps, preferibilmente con esperienza in processi CI/CD.
  
• Conoscenza di strumenti di Data Visualization, in particolare Power BI.
  

È richiesta una buona conoscenza, teorica e pratica, di una o più delle seguenti aree:

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• Machine Learning
  
• Deep Learning
  
• Predictive Analytics
  
• Anomaly Detec