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 ACTIVITIES La 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 esterne Integrazione e normalizzazione di dati strutturati, semi‑strutturati e near real‑time Modellazione dati e ottimizzazione di architetture Lakehouse e Data Warehouse Supporto evolutivo e manutenzione operativa di piattaforme dati esistenti
Gestione Data Platform in Cloud (AWS o equivalenti):
Gestione e governance di Data Lake su Amazon S3 Configurazione e ottimizzazione di ambienti analitici su Redshift (o tecnologie equivalenti) Implementazione pipeline tramite Glue, Lambda, Step Functions Monitoraggio performance, ottimizzazione costi e gestione sicurezza tramite IAM
Soluzioni Analitiche e Microsoft Fabric:
Implementazione e gestione ambienti Lakehouse e Data Warehouse su Microsoft Fabric Sviluppo pipeline di ingestione e trasformazione dati Utilizzo notebook per trasformazioni avanzate e preparazione dataset Modellazione semantica e supporto allo sviluppo di reporting e dashboard Sviluppo 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 operativa Analisi di serie temporali (forecasting, anomaly detection, clustering) e modelli su dati tabellari in contesto energy & utility Preparazione dataset e attività di feature engineering Sviluppo e tuning di modelli di machine learning per:
previsione della domanda energetica anomaly detection su reti e infrastrutture ottimizzazione di processi e performance degli asset
Supporto alla messa in produzione e monitoraggio dei modelli Collaborazione 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 affini Almeno 4 anni di esperienza in ambienti cloud data platform e advanced analytics Competenze 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 Fabric Architetture Lakehouse Data streaming e orchestrazione workflow
Engineering & Operations
Versionamento e gestione ciclo di vita pipeline dati Monitoraggio, troubleshooting e performance tuning Automazione workflow e integrazione API Gestione qualità e affidabilità del dato
Esperienza Preferenziale – Settore Utility
Dati energetici e smart metering Integrazione OT/IoT Monitoraggio infrastrutture di rete Demand forecasting Asset performance management Analisi dati per sostenibilità ed efficienza energetica
Caratteristiche Professionali
Capacità di inserirsi rapidamente in ecosistemi tecnologici complessi Approccio pragmatico e orientato alla delivery Autonomia operativa e gestione delle priorità Capacità di interazione con team multidisciplinari e stakeholder di business Inglese fluente Disponibilità a eventuali trasferte di breve/media durata
WHAT YOU GET
Coinvolgimento in ecosistemi dati enterprise su larga scala Esposizione a casi d’uso avanzati in ambito energy analytics e AI applicata Crescita qualificato in ambito cloud, lakehouse e machine learning…
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