Healthcare AI Data Scientist
Pubblicato il 04-10-2026 - Kelyon in Napoli
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Siamo alla ricerca ditalenti che condividane il nostro obiettivo dimigliorare la qualità della vita di migliaia di pazienti nel mondo, attraverso la progettazione e lo sviluppo diapplicazioni innovative , efficaci e facili da usare.
Kelyon ricerca un/una Data Scientist da inserire nel team Digital Health. In questo ruolo lavorerai sull’analisi e valorizzazione di dati sanitari real-world e sullo sviluppo di modelli di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, contribuendo alla realizzazione di soluzioni a supporto della prevenzione, diagnosi, trattamento, monitoraggio e dei processi decisionali in ambito sanitario.
Il ruolo
In qualità di Data Scientist, seguirai l’intero ciclo di vita del dato e del modello: dall’analisi, preparazione e valorizzazione dei dataset alla definizione di KPI, insight e soluzioni data-driven a supporto delle decisioni di business. Contribuirai inoltre allo sviluppo, alla validazione e all’integrazione di modelli analitici e di intelligenza artificiale nelle soluzioni digitali Kelyon, lavorando in stretta collaborazione con i team clinici, Data & AI, Software Development, Product, Quality e Regulatory, nel rispetto degli standard di qualità e dei requisiti applicabili al settore.
- Analizzare e preparare dati sanitari strutturati e non strutturati, individuando pattern, KPI e insight utili per dashboard, reporting e supporto alle decisioni.
- Sviluppare e validare modelli statistici e di Machine Learning/Deep Learning, scegliendo metodi, metriche e strategie di validazione coerenti con il caso d’uso.
- Valutare robustezza, performance, explainability e fairness dei modelli, documentando esperimenti, assunzioni e risultati.
- Collaborare con il team software all’integrazione e al deployment dei modelli, contribuendo al monitoraggio delle performance, del drift e agli aggiornamenti nel tempo.
- Comunicare risultati, limiti e implicazioni dei modelli a stakeholder tecnici, clinici e di prodotto.
Requisiti essenziali
- Laurea magistrale, o percorso equivalente, in Data Science, Statistica/Biostatistica, Matematica, Informatica/Artificial Intelligence, Fisica, Ingegneria Informatica o altra disciplina con solide basi matematico-statistiche.
- Solida conoscenza di statistica, probabilità, modellazione e metodologie di validazione dei modelli.
- Ottima padronanza di Python per data analysis, visualizzazione dei dati e Machine Learning, delle principali librerie del settore e buona conoscenza di SQL; R costituisce un valore aggiunto.
- Esperienza con dataset real-world complessi, data cleaning, feature engineering,
gestione di dati mancanti e sbilanciati e riproducibilità delle analisi.
- Esperienza con dati sanitari o robusto capacità di comprendere i loro specificità, metriche cliniche e criticità di qualità, privacy e governance.
- Familiarità con Git, API e pipeline riproducibili.
- Rigore scientifico, autonomia, problem solving, capacità di lavorare in team multidisciplinari e buona conoscenza della lingua inglese.
Costituiscono un plus
- Esperienza pregressa in Digital Health, life sciences, pharma, ospedali, centri di ricerca o progetti con stakeholder clinici.
- Esperienza con explainable AI, fairness e bias assessment e/o conoscenza di standard sanitari come HL7/FHIR.
- Esperienza con MLOps, cloud, NLP, Large Language Models o Retrieval-Augmented Generation in casi d’uso sanitari.
- Master, dottorato, pubblicazioni scientifiche o partecipazione a progetti di ricerca in Data Science, AI, statistica applicata o healthcare analytics.
- Contratto di lavoro subordinato, CCNL Terziario, Distribuzione e Servizi – Confcommercio, III livello.
- Retribuzione lorda annua iniziale a partire da € 29.000,00 su 14 mensilità, con eventuale superminimo commisurato a esperienza e competenze, fatti salvi gli adeguamenti contrattuali.
- Progetti ad alto contenuto tecnologico con applicazioni concrete in sanità e collaborazione con un team multidisciplinare.
- Modalità di lavoro ibrida e flessibilità oraria.
- Formazione continua e benefit aziendali, inclusi ticket restaurant e convenzioni.
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