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Data scientist

Lucera
Contratto a tempo indeterminato
Data scientist
Pubblicato il 29 ottobre
Descrizione

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Angel4Future è alla ricerca di una figura Data Scientist con esperienza, da inserire all'interno del Dipartimento AI&Analytics, la Business Unit dedicata allo sviluppo di soluzioni avanzate in ambito AI, Data Science e Analytics, con un focus crescente su tecnologie di frontiera come Generative AI, Large Language Models (LLM) e Agentic AI.

Il team lavora sia su progetti interni che per le altre Aziende del Gruppo Angel. In un contesto lavorativo dinamico e stimolante, la risorsa avrà l'opportunità di guidare progetti su diversi domini applicativi, contribuendo attivamente alla definizione delle soluzioni e collaborando con team multidisciplinari. Il ruolo prevede un impatto diretto sull'evoluzione tecnologica e strategica delle iniziative aziendali, con particolare attenzione all'adozione e all'integrazione di modelli generativi e agenti intelligenti nei processi aziendali.


RESPONSABILITÀ


Collaborazione con stakeholder & presentazione insight

1. Collaborare con stakeholder tecnici e di business per raccogliere requisiti, comprendere i bisogni aziendali e tradurli in soluzioni analitiche concrete.


2. Comunicare risultati e insight attraverso visualizzazioni efficaci, dashboard e report chiari, supportando il processo decisionale.


Data Engineering & Architetture

3. Progettare, implementare e ottimizzare pipeline di data engineering su infrastrutture cloud (AWS, Azure, GCP), garantendo efficienza, scalabilità e qualità dei dati.


4. Partecipare alla definizione dell'architettura dei sistemi analitici e contribuire alla scelta degli strumenti e framework tecnologici più adeguati.


Modellazione predittiva & AI generativa

5. Sviluppare, validare e mettere in produzione modelli di Machine Learning e Deep Learning per risolvere problemi complessi.


6. Progettare e implementare soluzioni basate su modelli generativi (LLM, diffusion models) e agenti AI per l'automazione intelligente, la generazione di contenuti e l'analisi semantica.


Integrazione & impatto sul business

7. Collaborare all'integrazione di soluzioni AI nei processi aziendali, lavorando in team cross-funzionali per massimizzare l'impatto in termini di scalabilità, efficienza e valore di business.


Crescita del team & Knowledge sharing

8. Supportare la crescita del team promuovendo una cultura di apprendimento e collaborazione.


REQUISITI

9. Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Fisica, Matematica, Statistica o discipline affini.


10. Almeno 2-4 anni di esperienza in ruoli analoghi in ambito Data Science o AI applicata, preferibilmente in contesti multidisciplinari o su progetti end-to-end.


11. Esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning, inclusi modelli generativi (LLM, diffusion models).


12. Ottima padronanza di Python e delle principali librerie per la data science (es. Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).


13. Progettazione e implementazione di pipeline di Data Engineering su infrastrutture Cloud (AWS, Azure, GCP).


14. Conoscenza avanzata di tecniche di data wrangling, data cleaning e gestione di grandi moli di dati.


15. Esperienza con database relazionali e non relazionali, e linguaggi di query (es. SQL).


16. Solida comprensione di statistica, modelli predittivi e tecniche di validazione.


17. Capacità di comunicare efficacemente con stakeholder tecnici.


18. Attitudine al problem solving, alla leadership tecnica e al mentoring di profili junior.


REQUISITI PREFERENZIALI

19. Coinvolgimento in progetti di integrazione di soluzioni AI nei processi aziendali, con attenzione a scalabilità e valore di business.


20. Esperienza pratica con modelli generativi e LLM (es. GPT, LLaMA, Claude), incluse attività di prompt engineering, fine-tuning e utilizzo di framework come LangChain o Haystack.


21. Conoscenza di concetti e strumenti legati all'Agentic AI (es. agenti autonomi, memory, tool use).


22. Familiarità con strumenti di orchestrazione e gestione di pipeline dati.

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