Data Scientist
Pubblicato il 16-08-2026 - MCA Italy in Turbigo
Sede: Milano (ibrido) | Contratto a tempo indeterminato | Buoni pasto + Welfare
MCA Groupe, multinazionale francese di consulenza ingegneristica ed informatica, è nata a Parigi nel 1991. Oggi è presente in 7 Paesi in Europa: Italia, Francia, Belgio, Germania, Olanda, Svezia e Spagna.
Con oltre 1500 talenti nel mondo e una cultura orientata alla crescita, ci posizioniamo come partner strategico per i principali player in settori ad alto contenuto tecnologico.
MCA Italia, con sedi a Torino, Milano e Roma, è attiva nei settori Mobility & Digital e conta oltre 190 professionisti.
Posizione
Siamo alla ricerca di un Data Scientist & Machine Learning Engineer.
Responsabilità
- Definire le variabili decisionali, gli obiettivi, i vincoli, i parametri e le ipotesi alla base del modello.
- Analizzare la qualità, la completezza e l'idoneità dei dati rispetto agli obiettivi di modellazione.
- Sviluppare, sperimentare e affinare modelli di ottimizzazione, algoritmi euristici e approcci ibridi.
- Verificare, insieme alle funzioni di business e operative,
la fattibilità e l'effettiva applicabilità delle soluzioni proposte.
- Documentare i limiti del modello, i principali trade‑off, le strategie di fallback e le condizioni di utilizzo.
Competenze tecniche
- Esperienza nello sviluppo di modelli di Machine Learning applicati a casi d’uso reali
- Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie di Data Science e Machine Learning
- Esperienza nella realizzazione di modelli di forecasting e predictive analytics
- Conoscenza di LP, MILP, Constraint Programming, euristiche e problemi combinatori
- Competenze in statistica, modellazione matematica e analisi quantitativa
- Esperienza con algoritmi di ottimizzazione come OR‑Tools, Pyomo, PuLP, Gurobi, CPLEX, SCIP o simili
Profilo
- Esperienza di almeno 2‑3 anni in ambito Data Science o Machine Learning
- Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline affini
- Approccio analitico e data‑driv