Data Analytics Engineer (Torino)

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Il Gruppo FOS è un'industria tecnologica sostenibile e innovativa che promuove la cultura politecnica italiana con forte radicamento sul territorio e con ampia prospettiva internazionale. Quotata al segmento AIM di Borsa Italiana si propone al mercato con un'offerta integrata di Informatica, Elettronica, Ingegneria e Automazione. Il Gruppo opera da oltre 20 anni nel settore dell'Information and Communication Technology integrando nel tempo le proprie competenze negli ambiti dell'Automazione, delle Telecomunicazioni e dell'Ingegneria.

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Posizione:
Gruppo FOS

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Data Analytics Engineer

su Torino

Attività principali

Valutare i dataset telematici per garantirne la coerenza, l'accuratezza e l'idoneità alle funzioni ingegneristiche, assicurando input affidabili per l'analisi delle prestazioni del veicolo, dei sottosistemi e dei componenti.

Analizzare i dati telematici per identificare trend, correlazioni e fattori guida delle prestazioni che supportino l'ottimizzazione dei modelli di simulazione e il perfezionamento dei casi d'uso per la validazione.

Valutare i dati di utilizzo del veicolo e i modelli operativi per contribuire a definire le missioni del cliente rappresentative e i cluster di casi d'uso.





Monitorare le metriche di prestazione che contribuiscono alla valutazione dello stato di salute dei componenti, della durata e dei trend di prestazione a lungo termine, consentendo così la stima predittiva del tasso di guasto.

Creare dashboard, report e visualizzazioni avanzate dei dati che comunichino chiaramente i risultati analitici, i trend di prestazione e le possibilità di ottimizzazione agli stakeholder tecnici e commerciali.

Requisiti

Laurea Triennale o Magistrale in Data Science, Statistica, Matematica, Ingegneria o una disciplina STEM affine.

Esperienza di minimo 2-3 anni nell'analisi dei dati e nelle tecniche di data mining , preferibilmente all'interno del settore automotive o ambiti correlati.

Padronanza di linguaggi di programmazione come Python e MATLAB ed esperienza con le librerie di manipolazione e analisi dei dati.

Esperienza con strumenti di visualizzazione dati come Power BI e nella creazione di dashboard.

Familiarità con grandi volumi di dati ( large data sets ) e strutture di database.

Comprensione della telematica di veicolo e dei concetti legati ai dati dei veicoli connessi ( connected vehicle data ).

Conoscenza del machine learning o dei metodi di clustering costituisce un titolo preferenziale. xlwpduy

Ottima conoscenza della lingua inglese, sia scritta che parlata.

Necessaria conoscenza della lingua italiana

Sede
Torino

Contratto
CCNL metalmeccanico

Range RAL
28-33K

#J-18808-Ljbffr

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