Safeguard Global è una società internazionale attiva sul mercato dal 2008, specializzata in Global Workforce Management operativa in 170 paesi nel mondo, con ad oggi più di 1800 dipendenti. La nostra Vision è Work in Any Way, infatti crediamo che i confini non dovrebbero essere barriere al business o al talento.
Si candidi ora: legga i dettagli del lavoro scorrendo verso il basso. Verifichi di possedere le competenze necessarie prima di inviare la candidatura.
Stiamo cercando un/a Data Engeneer junior motivato/a e qualificato/a, che supporti lo sviluppo di soluzioni avanzate di analytics e AI.
La risorsa contribuirà a trasformare i dati aziendali in insight predittivi e raccomandazioni operative, supportando i processi decisionali data-driven dell'organizzazione.
Il ruolo prevede la progettazione, lo sviluppo e l'implementazione di modelli di Machine Learning, selezionando gli approcci analitici più adatti in base alle esigenze di business e alla disponibilità dei dati.
Attività principali
- Analizzare problematiche di business e tradurle in casi d'uso di Data Science e AI
- Esplorare, pulire e comprendere dati provenienti da diverse fonti (ERP, CRM, IoT, sistemi di produzione, dati esterni)
- Progettare, sviluppare e validare modelli di Machine Learning
- Confrontare e selezionare algoritmi e approcci AI/ML più efficaci
- Eseguire attività di data analysis, feature engineering, training e validazione dei modelli
- Collaborare con i Data Engineer per l'integrazione dei modelli in contesto di produzione
- Supportare il deployment, il monitoraggio e il miglioramento continuo dei modelli
- Contribuire allo sviluppo di soluzioni predittive e AI-driven
- Curare la documentazione tecnica e garantire la condivisione della conoscenza
Competenze tecniche
- Inglese fluente (scritto e parlato)
- Solida conoscenza di:
- Regressione
- Classificazione
- Clustering
- Analisi delle serie temporali
- Conoscenza di:
- Selezione modelli e tuning degli iperparametri
- Metriche di valutazione e performance dei modelli
- Problem framing e Exploratory Data Analysis (EDA)
- Feature engineering, xlwpduy modellazione e validazione
- Esperienza pratica con:
- Python e Scikit-learn
- Conoscenza (anche a livello teorico/pratico) di:
- Generative AI e Large Language Models (LLM)
- Cloud (AWS, Azure)
- Pipeline dati e strumenti BI
Plus
- Esperienza con pratiche MLOps
- Conoscenza di applicazioni NLP o Generative AI
- Familiarità con strumenti di data visualization e reporting
- Conoscenza di SQL e ambienti Big Data
Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03.