Data Scientist

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NEVERHACK è un gruppo internazionale di cybersecurity con oltre 40 anni di esperienza.La descrizione completa del lavoro illustra tutte le competenze, l'esperienza pregressa e le qualifiche che i candidati dovrebbero possedere.Presente in più di 10 Paesi e con un team di oltre 1.200 professionisti, la nostra missione è progettare e implementare soluzioni che proteggano aziende e privati dalle minacce digitali.La nostra crescita si basa su una forza chiave: la formazione e lo sviluppo continuo dei nostri talenti, che ci mantiene all’avanguardia in un settore in costante evoluzione.Il nostro DNA:Passione per la tecnologiaVoglia di affrontare le sfideApprendimento continuoDeterminazione nel risolvere oggi i problemi di domaniSiamo alla ricerca di un/una Data Scientist / ML Engineer da inserire nel team con l’obiettivo di contribuire allo sviluppo, all’ottimizzazione e all’industrializzazione di prodotti e soluzioni basati sui dati e sul Machine Learning.La risorsa lavorerà a stretto contatto con Data Scientist, Data Engineer, Data Architect e team DevOps, contribuendo all’automazione, all’ottimizzazione e alla scalabilità dei data product, con particolare attenzione alle performance, all’affidabilità e alla messa in produzione degli algoritmi e dei modelli di Machine Learning.La posizione richiede una combinazione di competenze in Data Science, programmazione, tecnologie cloud, Data Engineering e MLOps, oltre alla capacità di interagire con interlocutori tecnici e di business.Cosa farai:Collaborare con Data Scientist, Data Engineer,



Data Architect e stakeholder di business per definire e implementare soluzioni in linea con le esigenze del cliente e del progetto.Sviluppare e ottimizzare algoritmi e soluzioni data-driven utilizzando dataset di grandi dimensioni e complessità.Analizzare ed esplorare i dati per identificare nuove possibilità, pattern e approcci finalizzati al miglioramento delle performance dei modelli e dei data product.Applicare tecniche statistiche e di analisi dei dati per validare ipotesi, approcci e risultati dei modelli.Interpretare i risultati delle analisi e dei modelli, trasformandoli in insight chiari, concreti e utilizzabili dagli stakeholder.Monitorare, analizzare e migliorare continuamente i data product e i modelli di Machine Learning.Collaborare con gli stakeholder per comprendere le esigenze di business e tradurle in soluzioni tecniche scalabili ed efficaci.Partecipare ai processi di peer review, recependo i feedback e contribuendo all'adozione di metodologie, algoritmi e tecnologie innovative.Collaborare con il team DevOps nella definizione e nella scelta della migliore architettura operativa per le soluzioni Data e ML.Monitorare le performance dei modelli di Machine Learning in produzione e contribuire alla loro ottimizzazione.Implementare e integrare soluzioni di Machine Learning all'interno di architetture cloud.Sviluppare e integrare REST API per esporre funzionalità di Data Science e Machine Learning in ambiente Azure.Contribuire al deployment,



alla scalabilità e all'operativizzazione dei modelli attraverso tecnologie di containerizzazione e orchestrazione.RequisitiAlmeno 2 anni di esperienza nell'utilizzo di sistemi e tecnologie per la gestione di grandi volumi di dati, quali SQL, Hadoop, Spark o tecnologie equivalenti.Almeno 2 anni di esperienza nello sviluppo con uno o più linguaggi di programmazione o scripting, tra cui Python, Scala, C# o equivalenti.Almeno 2 anni di esperienza nell'utilizzo di strumenti e ambienti di Data Science quali Python, R, MATLAB, AMPL, SAS o equivalenti.Esperienza nell'utilizzo di Azure Data Factory e Azure Mapping Data Flow per l'integrazione e l'elaborazione dei dati.Esperienza con Azure Databricks per la trasformazione e l'elaborazione di grandi volumi di dati.Esperienza con Azure Machine Learning o piattaforme equivalenti per lo sviluppo e la gestione di modelli ML.Esperienza nell'utilizzo di Docker e Kubernetes per containerizzazione e deployment.Esperienza nello sviluppo di REST API in ambiente Azure.Conoscenza di metodologie e strumenti DevOps, preferibilmente con esperienza in processi CI/CD.Conoscenza di strumenti di Data Visualization, in particolare Power BI.È richiesta una buona conoscenza, teorica e pratica, di una o più delle seguenti aree:Machine LearningDeep LearningPredictive AnalyticsAnomaly DetectionText Analysis / NLPExploratory Data Analysis (EDA)Analisi statisticaData Preparation e Feature EngineeringValutazione e validazione dei modelliMonitoraggio e ottimizzazione dei modelli MLCosa offriamoInserimento in un team giovane e motivato, con percorsi strutturati di formazione e crescita.Ambiente stimolante in ambito cybersecurity e IT, con possibilità di sviluppo su progetti complessi. xysqume Modalità di lavoro ibridaRAL compresa tra 55-58k, commisurata all'esperienzaSede di lavoro: TorinoIl processo di selezione prevede colloquio HR e 2 colloqui di carattere tecnico.#J-18808-Ljbffr

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