Datascientist

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In questo ruolo, come Data Scientist a Napoli, supporti la trasformazione digitale e l’affinamento della manutenzione ferroviaria migliorando affidabilità e uptime. Lavorerai con team cross‑funzionali per collegare operazioni in campo con l’organizzazione manutentiva, sviluppando modelli predittivi e strumenti analitici. Ti occuperai di implementare CBM/RCM e di creare dashboard operative per manutentori ed ingegneri. Unisci tecnica e controllo qualità per ridurre downtime e guasti, contribuendo a un sistema di trasporto più affidabile ed efficiente. Unisciti a Hitachi Rail per avere un impatto concreto su scala globale, con possibilità di crescita in un contesto di innovazione digitale e im

Retribuzione / Benefits

- Retribuzione annua lorda tra 33.000 e 38.000
- pari opportunità
- team internazionale
- opportunità di crescita professionale

Responsabilità

- Sviluppare algoritmi predittivi e regole CBM/RCM
- Modellare flussi telemetry/diagnostici (anomaly detection, forecasting, RUL) in Python/SQL
- Creare e analizzare dashboard (Power BI, Grafana) per manutentori/ingegneri
- Monitorare prestazioni di sistemi predittivi e analisi statistica per trend critici




- Verificare/validare algoritmi predittivi con simulazioni TCMS e dati storici
- Supportare attività di progettazione RCM e mantenzioni programmate
- Redigere procedure di manutenzione e formare utenti su CBM
- Gestire comunicazione tra diagnostico MMI, TCMS e controllori a bordo
- Conformarsi alle policy Health & Safety e svolgere altre mansioni richieste

Requisiti fondamentali

- Esperienza di almeno 1 anno nel dominio ferroviario o in industria manifatturiera correlata
- Esperienza di coding in Python e SQL;
controllo di versionamento (SVN, Git)
- Familiarità con dashboard PowerBI e Grafana
- Interpretazione di disegni elettrici e specifiche software (UML)
- Build, avvio e monitoraggio di codice di produzione su Kubernetes con pipelines
- Esperienza in modelli time-series/forecasting per anomaly detection e CBM
- Analisi statistica, controllo qualità, modelli di regressione e tecniche di resampling
- Competenze in big data e ML (apprendimento supervisionato e non)
- Buona comprensione della metodologia RCM
- Capacità di comunicare efficacemente sia oralmente sia per iscritto

#J-18808-Ljbffr

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