Marketing Data Scientist

30 ago - Italia
Niuma

Per importante progetto presso un primario Cliente operante nel settore Financial Services, siamo alla ricerca di una figura di Data Scientist da inserire all'interno di un contesto dinamico e tecnologicamente avanzato. La risorsa sarà coinvolta nello sviluppo di modelli predittivi e soluzioni di ottimizzazione a supporto dei processi di business, lavorando su grandi volumi di dati e collaborando con team di Data Engineering e Software Engineering.
La persona avrà l'occasione di lavorare sull'intero ciclo di vita delle soluzioni di Machine Learning, dalla preparazione e analisi dei dati fino allo sviluppo, implementazione e monitoraggio dei modelli.
Esperienza in ambito Data Science e/o Machine Learning.
Buona conoscenza di Python e delle principali librerie per l'analisi e la modellazione dei dati, in particolare Pandas e/o Polars.
Conoscenza dei principali algoritmi e approcci di Machine Learning.
Esperienza nello sviluppo di modelli predittivi.
Conoscenza di Git e dei principali principi di Software Engineering.




Attitudine a lavorare in team e a collaborare con figure tecniche e di Data Engineering.
Conoscenza della lingua inglese: Conoscenza della lingua italiana: Esperienza con XGBoost e/o LightGBM.
Conoscenza di AWS, in particolare S3, Redshift, Step Functions, EC2/ECS e CloudWatch.
Conoscenza di metodologie e strumenti di MLOps.
Esperienza nella progettazione e gestione di data pipeline.
Esperienza o conoscenza di tematiche di Price Optimization e Markdown Optimization.
Conoscenza di Streamlit e/o Plotly per la realizzazione di dashboard e strumenti di analisi.
CCNL Commercio Unica Anpit.
Il tipo di contratto proposto sarà a tempo indeterminato.
RAL: €28.000 – €35.0000 + ticket restaurant + welfare aziendale.
La proposta verrà definita in funzione dell'esperienza maturata e delle competenze tecniche possedute.
Full Remote (Italia)

Rispondendo al presente annuncio/email, la società Niuma srl, Titolare del Trattamento, otterrà i Suoi dati definiti dal GDPR (

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