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 snello. Unisciti a Hitachi Rail per avere un impatto concreto su scala globale, con opportunità di crescita in un contesto di innovazione digitale e imRetribuzione / BenefitsRetribuzione annua lorda tra 33.000 e 38.000pari opportunitàteam internazionaleopportunità di crescita professionaleResponsabilitàSviluppare algoritmi predittivi e regole CBM/RCMModellare flussi telemetry/diagnostici (anomaly detection, forecasting, RUL) in Python/SQLCreare e analizzare dashboard (Power BI, Grafana)



per manutentori/ingegneriMonitorare prestazioni di sistemi predittivi e analisi statistica per trend criticiVerificare/validare algoritmi predittivi con simulazioni TCMS e dati storiciSupportare attività di progettazione RCM e mantenzioni programmateRedigere procedure di manutenzione e formare utenti su CBMGestire comunicazione tra diagnostico MMI, TCMS e controllori a bordoConformarsi alle policy Health & Safety e svolgere altre mansioni richiesteRequisiti fondamentaliEsperienza di almeno 1 anno nel dominio ferroviario o in industria manifatturiera correlataEsperienza di coding in Python e SQL; controllo di versionamento (SVN, Git)Familiarità con dashboard PowerBI e GrafanaInterpretazione di disegni elettrici e specifiche software (UML)Build, avvio e monitoraggio di codice di produzione su Kubernetes con pipelinesEsperienza in modelli time-series/forecasting per anomaly detection e CBMAnalisi statistica, controllo qualità, modelli di regressione e tecniche di resamplingCompetenze in big data e ML (apprendimento supervisionato e non)Buona comprensione della metodologia RCMCapacità di comunicare efficacemente sia oralmente sia per iscritto#J-18808-Ljbffr

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