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Data scientist (mola di bari)

Mola di Bari
Angel4Future
Data scientist
Pubblicato il 3 dicembre
Descrizione

DESCRIZIONE DELLA POSIZIONE

Angel4 Future (A4 F) è il

Venture Builder

della holding

Angel

, realtà di riferimento nella creazione e nello sviluppo di imprese tecnologiche innovative.

A4 F opera nei settori della

trasformazione digitale

, della

progettazione

e della

produzione meccatronica

, con l’obiettivo di sostenere la crescita e la diversificazione del gruppo su scala internazionale. All’interno di Angel4 Future nascono, vengono lanciate e si sviluppano nuove aziende ad alto contenuto tecnologico, attive in mercati strategici e in costante evoluzione. Le principali aree di competenza comprendono

Meccatronica Digitale

,

Intelligenza Artificiale (AI) e

Internet of Things (Io T), che, insieme al

Made in Italy

, rappresentano elementi distintivi della nostra identità industriale. La holding

Angel

è un gruppo industriale italiano di eccellenza, riconosciuto a livello globale nei settori

ferroviario

,

aerospaziale

e

aeronautico

. Con sede centrale a

Monopoli (BA), il gruppo impiega oltre 3.500 professionisti

e conta 20 sedi operative

in tutto il mondo. I prodotti e i servizi

Angel

sono oggi presenti in più di 70 Paesi

, a testimonianza di una presenza internazionale solida e consolidata.

Siamo alla ricerca di un/una Data Scientist con esperienza da inserire all'interno del Dipartimento AI& Analytics, la Business Unit di Angel4 Future 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’possibilità 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.

RESPONSABILITA'

Interfacciarsi con stakeholder tecnici e di business per raccogliere requisiti e tradurli in soluzioni analitiche concrete; Progettare, implementare e ottimizzare pipeline di Data Engineering su infrastrutture Cloud; Sviluppare, validare e mettere in produzione modelli di Machine/Deep Learning e modelli generativi (LLM, diffusion models) per risolvere problemi complessi; Progettare e implementare soluzioni basate su LLM e agenti AI per l’automazione intelligente di processi, l’analisi semantica e la generazione di contenuti; Creare dashboard e visualizzazioni efficaci per comunicare insight e risultati analitici; Contribuire alla definizione dell’architettura dei sistemi di data science e alla scelta degli strumenti tecnologici; Supportare e fare mentoring a profili junior all’interno del team; Collaborare all’integrazione di soluzioni AI nei processi aziendali, lavorando con team cross-funzionali per garantire scalabilità, efficienza e valore di business.

TITOLO DI STUDIO

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

ESPERIENZE PROFESSIONALI

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.

Esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli di

Machine Learning e Deep Learning

, inclusi modelli generativi (LLM, diffusion models).

Ottima padronanza del linguaggio

Python

e delle principali librerie per la data science (es. Pandas, Scikit-learn, Tensor Flow, Py Torch).

Progettazione e implementazione di

pipeline di Data Engineering

su infrastrutture Cloud (AWS, Azure, GCP).

Conoscenza avanzata di tecniche di

data wrangling

,

data cleaning

e gestione di grandi moli di dati.

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

statistica

,

modelli predittivi

e tecniche di validazione.

Capacità di

comunicare efficacemente

con stakeholder tecnici.

Attitudine al

problem solving

, alla

leadership tecnica

e al

mentoring

di profili junior.

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