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Contratto a tempo indeterminato
Angel4Future
Pubblicato il 6 novembre
Descrizione

DESCRIZIONE DELLA POSIZIONE

Angel4Future (A4F) è il Venture Builder della holding Angel, realtà di riferimento nella creazione e nello sviluppo di imprese tecnologiche innovative.
A4F 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 Angel4Future 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 (IoT), 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 Angel4Future 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.

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, TensorFlow, PyTorch).
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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