Data Scientist | Data Engineer
Pubblicato il 01-09-2026 - WeHunt in Milano
Data Scientist | Data Engineer
Per azienda IT innovativa che opera nel campo della Computer Vision e dell’Artificial Intelligence applicata al mondo fisico, facente parte di una holding strutturata, si ricerca un/una Data Scientist.
Attraverso tecnologie proprietarie e completamente privacy-compliant, l’azienda sviluppa soluzioni in grado di analizzare flussi di persone e veicoli in spazi reali, trasformando il mondo fisico in dati digitali utilizzabili per il business.
POSIZIONE
Siamo alla ricerca di un/una Data Scientist con 2–4 anni di esperienza, che abbia una solida capacità di sviluppo in Python e voglia crescere in un contesto tecnologicamente avanzato, contribuendo allo sviluppo di modelli, algoritmi e analisi finalizzati a trasformare grandi quantità di dati in insight concreti per il business.
La risorsa entrerà a far parte del team Tech R&D; e collaborerà a stretto contatto con i team Operations e Product, contribuendo alla valorizzazione del dato lungo tutto il suo ciclo di vita: dalla raccolta e preparazione, all’analisi esplorativa e statistica, fino allo sviluppo di algoritmi e modelli e alla presentazione dei risultati.
Il ruolo è particolarmente indicato per una persona con un approccio hands-on, capace di combinare competenze di programmazione Python, data analysis, statistica e machine learning.
RESPONSABILITÀ La risorsa si occuperà di:
- Sviluppare in Python script, moduli e applicazioni per l’analisi, la trasformazione e la modellazione dei dati.
- Analizzare dataset complessi e di grandi dimensioni, identificando pattern, correlazioni, anomalie, dati mancanti e trend.
- Effettuare attività di data cleaning, preprocessing e feature engineering.
- Applicare tecniche di statistica e machine learning per estrarre insight e sviluppare modelli predittivi.
- Progettare, implementare e validare algoritmi e modelli di analisi dei dati.
- Analizzare dati caratterizzati da una resistente componente spazio-temporale, quali serie storiche, dati geolocalizzati e dati di mobilità.
- Utilizzare database relazionali e non relazionali per l’estrazione e l'analisi dei dati.
- Collaborare con il team Tech R&D; nello sviluppo e nell'integrazione di modelli e algoritmi all'interno delle soluzioni aziendali.
- Valutare performance, accuratezza e affidabilità dei modelli sviluppati.
- Produrre analisi, visualizzazioni e report destinati a clienti e stakeholder interni.
- Tradurre risultati tecnici e quantitativi in insight e raccomandazioni operative.
- Presentare i risultati delle analisi a clienti e stakeholder, adattando il livello di comunicazione anche a interlocutori non tecnici.
- Collaborare con i team Product e Operations per comprendere esigenze di business e trasformarle in soluzioni data-driven.
REQUISITI – MUST HAVE
- 2–4 anni di esperienza in ambito Data Science, Machine Learning, Advanced Analytics o Data Analytics.
- Ottima capacità di sviluppo in Python, con esperienza concreta nella progettazione e implementazione di script, moduli e applicazioni per l'analisi e la modellazione dei dati.
- Ottima conoscenza delle principali librerie Python per Data Science e Data Analysis, in particolare Pandas e NumPy.
- Buona conoscenza di PySpark.
- Solide conoscenze di statistica descrittiva e inferenziale e capacità di interpretazione dei dati.
- Buona conoscenza dei principali concetti e algoritmi di Machine Learning.
- Ottima conoscenza di SQL e dei database relazionali.
- Esperienza concreta nell'analisi e nella manipolazione di dataset complessi.
- Conoscenza di tecniche di data cleaning, preprocessing e feature engineering.
- Familiarità con la programmazione orientata agli oggetti (OOP).
- Capacità di individuare pattern, anomalie, correlazioni e trend all'interno dei dati.
- Capacità di comunicare e presentare efficacemente risultati e insight, sia attraverso la preparazione di materiali sia tramite esposizione orale a clienti e stakeholder interni.
- Buona capacità di problem solving, approccio analitico e attitudine al lavoro in team.
NICE TO HAVE
- Esperienza con Databricks.
- Esperienza con database NoSQL, preferibilmente Cassandra.
- Conoscenza di librerie e framework di Machine Learning, quali scikit-learn, PyTorch o TensorFlow.
- Esperienza con time series analysis.
- Esperienza nell'analisi di dati geospaziali, geolocalizzati o dati di mobilità.
- Conoscenza di tecniche di anomaly detection, clustering, classification o forecasting.
- Conoscenza di strumenti di data visualization, come Plotly o Seaborn.
- Esperienza nella progettazione o manutenzione di pipeline dati ETL/ELT.
- Familiarità con ambienti Cloud.
- Conoscenza di metodologie e strumenti di MLOps.
- Buona conoscenza della lingua inglese, scritta e parlata.
ALTRE INFORMAZIONI
- Sede: Milano, zona MM Precotto
- Modalità di lavoro: Ibrida
- Smart Working
- RAL: 35K–45K