Data Scientist
Pubblicato il 20-09-2026 - eglue in Italia
Nell’ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando una figura di Data Scientist ( sono possibili diverse seniority, junior e middle/senior) che andrà a supporto del team del Competence Center AI del nostro cliente, primaria realtà bancaria italiana.
Sede di Lavoro: Torino o Biella, (13 giorni di remote working al mese).
Retribuzione: fino a 50.000€RAL, in funzione dell'esperienza reale maturata.
Contratto: assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico. L'offerta include variabile a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato in presenza, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.
Responsabilità: Attività di data engineering, data exploration, data preparation, sviluppo di modelli di Machine Learning, deployment e monitoring delle soluzioni
- Realizzazione modelli predittivi (supervised e unsupervised)
- Realizzazione di use cases di GenAI con LLM
- Sviluppo di API / script per rendere operativi i modelli nel continuo.
Requisiti: Laurea Magistrale in materie STEM e Informatica
- Almeno 1 anno reale di esperienza in ruoli analoghi, preferibilmente in contesti bancari/finanziari anche in consulenza
- Ottima Conoscenza di Python, SQL e delle principali tecniche di Machine Learning / Data Mining
- Esperienza nella costruzione di soluzioni cha sfruttano AI Generativa (e.g. RAG, Multi Agent Systems)
- Esperienze di rilascio di sistemi di AI complessi
- Desiderio di continuare a studiare e apertura all’innovazione
- Mentalità analitica e capacità di problem solving
- Ottima attitudine al lavoro in team; italiano fluente, buona conoscenza della lingua inglese (B1-B2). A completamento del profilo Preferibile esperienza su attività di sviluppo di modelli predittivi e/o utilizzo di LLM
- Conoscenza Reti Neurali e framework per loro implementazione
- Conoscenza di altri linguaggi di programmazione (R, Scala, ecc)
- Conoscenza di framework BigData (Hadoop / Kafka / Spark / ecc)
- Esperienza con tools di MLOps
- Esperienza con strumenti di Business Intelligence (PowerBI, Board, ecc)
- Conoscenza di unix, networking, docker, cloud.