Data Scientist

2 giorni fa

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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.

Sede di Lavoro: 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.

Responsabilità:
Attività di data engineering, data exploration, data preparation, sviluppo di modelli di Machine Learning, deployment e monitoring delle soluzioni;

Realizzazione modelli predittivi (supervised e unsupervised);

Realizzazione di use cases di GenAI con LLM;

Sviluppo di API/ script per rendere operativi i modelli nel continuo.

Requisiti:
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.G. RAG, Multi Agent Systems);

Esperienze di rilascio di sistemi di AI complessi;

Desiderio di continuare a studiare e apertura all'innovazione;

Mentalità analitica e capacità di problem solving;

Ottima attitudine al lavoro in team;

italiano fluente, buona conoscenza della lingua inglese (B1-B2).

A completamento del profilo
Preferibile esperienza su attività di sviluppo di modelli predittivi e/o utilizzo di LLM;

Conoscenza RetiNeurali 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.

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