Senior data scientist

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Brescia (ibrido o full remote) | contratto flessibile: valutiamo sia assunzione diretta che P. IVA/collaborazione in base al tuo profilo e alle tue preferenze a parità di compenso netto/lordo equivalente. Siamo alla ricerca di un/una Senior Data Scientist per un progetto strategico presso un grande gruppo internazionale nel settore Energy & Utilities, ma il ruolo è pensato per crescere su progetti diversi nel tempo. Il progetto copre più linee di business: energy trading e capacity market, forecasting di domanda e prezzo dell'energia, manutenzione predittiva, ottimizzazione di rete. Non è un ruolo consulenziale a ore: lavoriamo per obiettivi di prodotto, con responsabilità diretta sui risultati dei modelli e delle pipeline che ti verranno affidate. Siamo Mònade, accompagnamo le aziende nella trasformazione AI, da processi manuali a sistemi autonomi e moderni. Progettiamo ecosistemi di AI tradizionali e Agentici integrati nei sistemi già esistenti dei nostri clienti, senza buttare via quello che funziona, rendendolo più intelligente. Non partiamo dalla tecnologia: partiamo da dove le aziende perdono tempo e denaro. Dalla strutturazione dei dati fino all'orchestrazione autonoma, governiamo l'intero processo, con un approccio incrementale, concreto e molto umano. Lavoriamo in riva al lago, rilasciamo soluzioni production-ready e crediamo che un atmosfera bello generi idee migliori. Il nostro target ideale sono aziende medio-grandi con la cultura (e la capacità) di investire in trasformazione AI reale,



non in esperimenti. Progettare, sviluppare e industrializzare modelli di ML per forecasting (time series), ottimizzazione e manutenzione predittiva Portare in produzione modelli con pipeline MLOps solide (versioning, monitoring, retraining), non solo notebook e Po C Tradurre problemi di business energetico in formulazioni modellistiche (capacity market, gas simulation, competitor modeling, hydro forecasting, dam risk, anomaly detection) Contribuire a design review e scelte architetturali sullo stack ML Comunicare in modo chiaro assunzioni, limiti e risultati dei modelli a stakeholder tecnici e di business 5+ anni come Data Scientist / ML Engineer su casi reali Python solido e buona conoscenza dell'ecosistema data/ML (pandas, scikit-learn, ecc.) Esperienza concreta su almeno una tra: time series forecasting, ottimizzazione matematica/quantitativa, anomaly detection, manutenzione predittiva Esperienza di industrializzazione: MLOps, CI/CD per modelli, gestione del ciclo di vita Familiarità con almeno uno tra Sage Maker, MLflow, Airflow, Zen ML Conoscenza di ambienti cloud (preferibilmente AWS) e/o piattaforme dati (Databricks, Cloudera) Nice to have: GAMS o Matlab, hai esperienza nel settore energy, o hai competenze trasversali in NLP/object detection. Affiancamento e crescita reale su progetti concreti Responsabilità progressiva Budget formazione RAL 45-55 K, fino a 60 K per competenze molto mirate o avanzate. #J-18808-Ljbffr

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