STAM è attualmente alla ricerca di Data Scientist /Data Engineer per sviluppo di attività e progetti all'interno del team Digital Solutions a Genova.MAIN ACTIVITIESLa risorsa sarà inserita in un team di Data Scientist e Data Engineer e contribuirà alla progettazione, sviluppo e manutenzione di pipeline di analisi di grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. In particolare, si occuperà di:
Data Engineering e Integrazione Dati:
Progettazione, sviluppo e ottimizzazione di pipeline ETL/ELT da sistemi enterprise, piattaforme smart metering, sistemi OT/IoT e sorgenti esterneIntegrazione e normalizzazione di dati strutturati, semi‐strutturati e near real‐timeModellazione dati e ottimizzazione di architetture Lakehouse e Data WarehouseSupporto evolutivo e manutenzione operativa di piattaforme dati esistenti
Gestione Data Platform in Cloud (AWS o equivalenti):
Gestione e governance di Data Lake su Amazon S3Configurazione e ottimizzazione di ambienti analitici su Redshift (o tecnologie equivalenti)Implementazione pipeline tramite Glue, Lambda, Step FunctionsMonitoraggio performance, ottimizzazione costi e gestione sicurezza tramite IAM
Soluzioni Analitiche e Microsoft Fabric:
Implementazione e gestione ambienti Lakehouse e Data Warehouse su Microsoft FabricSviluppo pipeline di ingestione e trasformazione datiUtilizzo notebook per trasformazioni avanzate e preparazione datasetModellazione semantica e supporto allo sviluppo di reporting e dashboardSviluppo di soluzioni analitiche nel rispetto dei vincoli normativi (es. GDPR), architetturali e progettuali
AI e Advanced Analytics:
Estrarre valore informativo dai dati attraverso tecniche statistiche, matematiche, di machine learning e ricerca operativaAnalisi di serie temporali (forecasting, anomaly detection, clustering) e modelli su dati tabellari in contesto energy & utilityPreparazione dataset e attività di feature engineeringSviluppo e tuning di modelli di machine learning per:
previsione della domanda energeticaanomaly detection su reti e infrastruttureottimizzazione di processi e performance degli asset
Supporto alla messa in produzione e monitoraggio dei modelliCollaborazione con stakeholder tecnici e di business per tradurre esigenze operative in soluzioni data‐driven
REQUIREMENTS
Laurea magistrale in Informatica, Data Science, Ingegneria, Matematica o discipline affiniAlmeno 4 anni di esperienza in ambienti cloud data platform e advanced analyticsCompetenze Tecniche:
Python
solida esperienza nell'utilizzo del linguaggio e delle principali librerie per data processing e machine learning (es. PySpark, Pandas).gestione del ciclo di vita del codice e degli strumenti di sviluppo (uv, hatch, ruff, pre-commit, pip-tools, pytest);manipolazione e analisi di dataframe tramite librerie come pandas, polars, ibis e narwhals;sviluppo di modelli di machine learning con scikit-learn, xgboost, SHAP e MLflow;applicazione di tecniche di ricerca operativa tramite OR-Tools, CVXPY e PuLP;creazione di visualizzazioni e dashboard con plotly, echarts e altair;strumenti per analisi esplorativa e presentazione dei dati quali Jupyter, Marimo e Streamlit.
SQL e database relazionali: competenze nell'utilizzo di SQL e nella gestione di database quali SQLite, Oracle SQL, PostgreSQL, Presto/Trino e DuckDB.Elaborazione distribuita dei dati: esperienza nell'impiego di Apache Spark e di framework per il calcolo distribuito.Data Platform & Architetture
AWS Data Services (S3, Redshift, Glue, Lambda, Step Functions, Kinesis, IAM)Microsoft FabricArchitetture LakehouseData streaming e orchestrazione workflow
Engineering & Operations
Versionamento e gestione ciclo di vita pipeline datiMonitoraggio, troubleshooting e performance tuningAutomazione workflow e integrazione APIGestione qualità e affidabilità del dato
Esperienza Preferenziale – Settore Utility
Dati energetici e smart meteringIntegrazione OT/IoTMonitoraggio infrastrutture di reteDemand forecastingAsset performance managementAnalisi dati per sostenibilità ed efficienza energetica
Caratteristiche Professionali
Capacità di inserirsi rapidamente in ecosistemi tecnologici complessiApproccio pragmatico e orientato alla deliveryAutonomia operativa e gestione delle prioritàCapacità di interazione con team multidisciplinari e stakeholder di businessInglese fluenteDisponibilità a eventuali trasferte di breve/media durata
WHAT YOU GET
Coinvolgimento in ecosistemi dati enterprise su larga scalaEsposizione a casi d'uso avanzati in ambito energy analytics e AI applicataCrescita professionale in ambito cloud, lakehouse e machine learning...
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