Data Scientist / AI Engineer

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CHI SIAMO
Scorra verso il basso per una panoramica completa dei requisiti di questo lavoro. È la persona giusta per questa occasione?
Adentis Italia
è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e IT operativa facente parte del
Gruppo MoOngy . Presente in
14 Paesi europei
con oltre
8500 dipendenti , abbiamo aperto la prima sede italiana a Milano e, grazie alla nostra continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano i valori della nostra società:
AMBIZIONE, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO . Siamo una realtà in continua evoluzione, dove le
relazioni umane
sono sempre al primo posto.
Posizione:
Data Scientist / AI Engineer
Sede:
Biella
Modalità:
Ibrida
IL TUO RUOLO
Per un nostro importante partner operante in contesti enterprise siamo alla ricerca di un
Data Scientist / AI Engineer
da inserire all'interno di un team dedicato allo sviluppo di soluzioni basate su dati, machine learning e intelligenza artificiale. La risorsa contribuirà alla progettazione, sviluppo e messa in produzione di modelli di machine learning, lavorando sull'intero ciclo di vita delle soluzioni AI: dalla raccolta e analisi dei dati, alla modellazione, fino al rilascio in ambiente produttivo. Entrerà a far parte di un contesto innovativo e strutturato, dove avrà l'opportunità di lavorare su progetti data-driven, collaborando con team tecnici e stakeholder di business per trasformare i dati in valore concreto.
Responsabilità principali
Analizzare, elaborare e valorizzare dati provenienti da diverse fonti.
Sviluppare modelli di machine learning utilizzando Python e le principali librerie dello stack scientifico.
Effettuare attività di data preparation, feature engineering e validazione dei modelli.
Sviluppare soluzioni basate su algoritmi di machine learning classico e deep learning.
Collaborare alla progettazione e implementazione di modelli AI in ambiente enterprise.
Interrogare e gestire dati provenienti da database relazionali tramite SQL.




Supportare il rilascio dei modelli in ambiente produttivo.
Collaborare con i team di sviluppo per l'integrazione delle soluzioni AI nei sistemi aziendali.
Monitorare le performance dei modelli e contribuire al miglioramento continuo.
Produrre documentazione tecnica relativa alle soluzioni sviluppate.
Requisiti
Ottima conoscenza
di Python
applicato all'analisi dati e al machine learning.
Esperienza con librerie per manipolazione e analisi dati
(pandas, NumPy.)
Conoscenza di algoritmi e framework di machine learning
(scikit-learn).
Conoscenza di strumenti per modellazione statistica
(statsmodels, SciPy).
Esperienza con librerie di visualizzazione dati
(matplotlib, seaborn).
Familiarità con framework di deep learning
(PyTorch, TensorFlow).
Capacità di lavorare con database relazionali e interrogazioni SQL.
Conoscenza di base
di
Bash
e dimestichezza con ambienti
Linux.
Capacità di portare un modello dalla fase di prototipo alla produzione rispettando tempi e obiettivi progettuali.
Buona conoscenza della lingua inglese, sia scritta che parlata.
Ottime capacità analitiche, problem solving e attitudine al lavoro in team.
Cosa offriamo?
Contratto a
tempo indeterminato e collaborazione in partita iva.
Inserimento in un contesto
tecnologico e internazionale
in continua crescita.
Formazione continua
su tecnologie cloud e infrastrutturali.
Possibilità di
crescita professionale
verso ruoli sistemistici avanzati o cloud engineer.
Un ambiente collaborativo, dinamico e attento al benessere delle persone.
La retribuzione annua lorda per questo ruolo è compresa tra 20.000 EUR e 28.000 EUR a seconda della seniority. La posizione è inquadrata nell’ambito del CCNL del Commercio e Terziario applicato dalla nostra società.
Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e predefiniti. xysqume In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, una revisione potrà essere valutata previa approvazione interna.

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