AI & Data Science Leader
Pubblicato il 05-10-2026 - SmartRecruiters in Italia
- Retribuzione: EUR 55,000 - EUR 65,000 - annuale
Qualifiche, competenze e l'esperienza necessaria per questo ruolo sono disponibili nella descrizione completa riportata di seguito.
Descrizione dell'azienda
Chi è Sopra Steria
Sopra Steria - fra i maggiori player tecnologici in Europa, con 51.000 dipendenti in circa 30 paesi - è riconosciuta per i suoi servizi di consulenza, per i suoi servizi digitali e per le sue soluzioni IT. Sopra Steria supporta i propri clienti nel loro percorso di trasformazione digitale, garantendo loro benefici concreti e sostenibili. Nel 2025, il Gruppo ha registrato un fatturato di 5,6miliardi di euro.
Con circa 1.200 persone e un fatturato 2025 di €107,35 milioni, Sopra Steria opera sul mercato italiano attraverso le sue sedi di Assago (MI), Roma, Collecchio (PR), Padova, Ariano Irpino (AV) e Pozzuoli (NA).
Sopra Steria (SOP) è quotata su Euronext Paris (Comparto A) – ISIN: FR Scopri di più su del lavoro
Ai fini dell’ampliamento del nostro centro di competenza dedicato all’AI e al Data Science,
siamo alla ricerca di un/unaData Scientist Manager che operi come leader tecnicocon consolidata esperienza in Data Science, Machine Learning e AI, generativa e non, in grado di coordinare team multidisciplinari e guidare l’evoluzione delle soluzioni di Machine Learning e Intelligenza Artificiale per clienti enterprise.
Sarà responsabile di progettare, sviluppare e implementare modelli predittivi e algoritmi avanzati, coordinando l'integrazione e l'ottimizzazione con i Data Engineer e Data Scientist junior.
In scenari complessi, guiderai l'architettura del progetto in collaborazione con i Solution Architect, risolvendo problemi tecnici e strategici e garantendo la consegna di soluzioni scalabili ed efficienti.
In un contesto orientato all'innovazione tecnologica con un’impostazione Business Oriented, si occuperà di:
Sviluppo di modelli statistico-matematici, sviluppo di modelli di Machine Learning e tecnologie dell'IA;
Gestione del ciclo di