Posizione
Data Scientist qualificato da inserire in Konecta Digital. Responsabilità
DATA COLLECTION: Gestire la raccolta e l’individuazione dei dati, cercando di capire la fattibilità del prelievo dei dati e quali strumenti utilizzare. DATA EXTRACT: Studiare il framework, ossia quale strumento utilizzare tra i vari sistemi disponibili sul mercato per estrarre, catalogare, trasformare e valutare i dati in suo possesso in modo anche da distribuirli nel framework più opportuno. DATA EXPLORATION AND CLEASING: Provvedere, una volta attuata l’estrapolazione dei dati, alla loro ripulitura da eventuali inutili sovraccarichi, dunque al loro rimaneggiamento e schematizzazione. DATA ANALYTICS: Gestire lo sviluppo di metriche come la correlazione, comparazione e statistica ed elaborare ipotesi analitiche da applicare successivamente in azioni di machine learning. MACHINE LEARNING: Garantire il controllo del livello di complessità, tramite algoritmi già collaudati come il Random Forest, e verificare delle ipotesi sviluppate in fase Analytics. IMPLEMENTAZIONE AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE): Fornire una proposta di azione effettiva all’Intelligenza Artificiale, sfruttando la lavorazione dei dati strutturati e non strutturati e le risposte ottenute dalle dinamiche di Machine learning. TEXT MINING: Comprendere lo stato dell’arte del text mining e dell’analisi del sentiment, progettare e sviluppare metodi per la classificazione del testo e la modellazione degli argomenti. Competenze Statistica
Conoscenza approfondita di metodi statistici e probabilistici per l’analisi esplorativa e interferenziale dei dati. Capacità di costruzione e validazione di modelli predittivi e classificatori basati su dati strutturati e non. Competenze Programmazione
Ottima padronanza di Python e SQL per data wrangling, analisi e sviluppo di modelli. Familiarità con ambienti e strumenti di orchestrazione: Databricks, Celery, Kubernetes, Airflow rappresentano un elemento distintivo. Conoscenza di pratiche DevOps e CI / CD per il deployment di modelli e applicazioni (Azure DevOps). Competenze Machine Learning
Esperienza nel training, tuning e valutazione di modelli ML supervisionati e non supervisionati. Utilizzo avanzato di framework come scikit-learn, Pytorch, TensorFlow. Esperienza con Large Language Models (LLM): Fine-tuning, prompt engineering, embedding, retrieval-augmented generation (RAG). Utilizzo di librerie come Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI, API. Competenze in text mining e NLP: tokenizzazione, analisi semantica, classificazione testuale. Competenze Database
Conoscenza di database relazionali (MySQL, PostgreSQL) e non relazionali (MongoDB, Redis). Capacità di progettazione e ottimizzazione di query complesse e pipeline ETL. Sviluppo API / Webapp
Esperienza nello sviluppo di API Restful e microservizi con Flask, Django, FastAPI. Integrazione di modelli ML / LLM in applicazioni web e backend scalabili (vLLM). Formazione
Laurea in discipline STEM: Informatica, Matematica, Fisica, Ingegneria, Statistica. Lingue
Italiano, Inglese. La conoscenza della lingua spagnola rappresenta un elemento aggiuntivo. Altre informazioni
Disponibilità a trasferte. Almeno 3 anni di esperienza lavorativa sugli argomenti sopra riportati. Discriminazione
Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903, 77, 125, 91 e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215, 03, 216, 03.
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