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Data Scientist

Pubblicato il 12-08-2026 - Gruppo Unipol in Turbigo

Data Scientist

Si ricordi di controllare il suo CV prima di candidarsi. Inoltre, si assicuri di leggere tutti i requisiti relativi a questo ruolo.
Leithà, società del Gruppo Unipol dedicata alla sperimentazione di nuove tecnologie e allo sviluppo di soluzioni innovative di prodotto, processo e servizio a supporto dell’evoluzione del business assicurativo.

Con una forte attitudine alla qualità del dato, approccio analitico e naturale predisposizione al teamwork con colleghi data e software engineer.

Sede di lavoro: Milano / Bologna / Torino / Roma.

Il Profilo Sarà Inserito In Un Contesto Di Lavoro Giovane e Originale e, Lavorando All’interno Della Struttura Data Science Su Progetti Relativi Al Business Assicurativo, Sarà Incaricato Delle Seguenti Attività:

-
- Analisi e modellazione di dati assicurativi complessi;
- Sviluppo di algoritmi e modelli statistici predittivi e di Machine Learning, anche con utilizzo di soluzioni GenAI;
- Collaborazione con Software Engineer e Data Engineer nelle fasi di sviluppo e messa in produzione;




- Comunicazione dei risultati a stakeholder tecnici e di business.

Requisiti

-
- Laurea magistrale in discipline quantitative con ottima votazione finale;
- Solide conoscenze dei fondamenti di Statistica di base e inferenziale, del calcolo delle probabilità e di analisi matematica e numerica;
- Interesse per il settore assicurativo e conoscenza dei principali concetti di economia assicurativa (premi, sinistri, ciclo tecnico);
- Conoscenza operativa di linguaggi di programmazione quali SQL e Python e capacità di sviluppare pipeline ETL;
- Conoscenza dei principali metodi di Machine Learning;
- Capacità di lavorare in team multidisciplinari e disponibilità ad effettuare brevi trasferte.

Requisiti Preferenziali

-
- Esperienza professionale, anche breve, acquisita in contesti assicurativi o consulenziali;
- Familiarità con strumenti e pratiche di sviluppo software (Git, pipeline dati);
- Esperienza su data visualization, deployment o mo

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