28 set - Bari
Lutech
Overview In questa posizione da AI Data Scientist, entri in una Practice Data Analytics dinamica per lavorare su modelli AI/ML in produzione e pipeline. Lavorerai a stretto contatto con team tech e di business, monitorando prestazioni, analizzando KPI e supportando interventi operativi. Parteciperai a retraining e aggiornamenti delle pipeline, contribuendo alla gestione di anomalie e drift.
L'obiettivo è tradurre dati e output dei modelli in impatti concreti per progetti ad alto contenuto tecnologico in contesti internazionali. Unisciti a un gruppo che valorizza crescita, collaborazione e innovazione, con sede ibrida a Bari, Napoli o Milano.
Retribuzione / Benefits
- Buoni pasto
- CCNL Commercio livello 4
- retribuzione annua lorda a partire da 29.000
- lavoro ibrido
Responsabilità
- Monitorare modelli AI/ML e pipeline, rilevando anomalie e gestendo i casi comuni
- Analizzare KPI tecnici e di business per valutare le performance nel tempo
- Supportare il troubleshooting e proporre ipotesi di intervento
- Partecipare al re-training e all'aggiornamento delle pipeline, operando su dati e verifiche
- Verificare i risultati dei modelli e segnalare scostamenti dal comportamento atteso
- Collaborare con team tecnici e di business nell'interpretazione degli output
- Documentare attività, anomalie e interventi, mantenendo aggiornati report e materiali di monitoraggio
Requisiti fondamentali
- Percorso di studi universitario STEM
- Esperienza di almeno 1 anno in Machine Learning, generative e agentic AI
- Esperienza minima in ML/Data Science/MLOps
- Buona conoscenza di Python
- Familiarità con concetti ML e modelli in produzione
- Conoscenza base di GCP (preferibile Vertex AI)
- Capacità di lavorare in team tecnico
- Ottima conoscenza della lingua inglese (livello B2)
- Preferibile conoscenza di model drift/data drift
- Lavoro di squadra e collaborazione
- Approccio analitico e orientato al problem solving
- Proattività nel troubleshooting e nelle analisi
- Python
- ML e modelli in produzione
- MLOps
28 set - Italia
Thyssenkrupp Elevator
28 set - Ascoli Piceno
IN OPERA
28 set - Roma
Michael Page
28 set - Naturno
Ivoclar EMEA