Data Scientist

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pdoValue, per la sua controllata doData, è alla ricerca di un/una bData Scientist /b di talento da inserire nel nostro team, che contribuisca allo sviluppo di nuovi data product destinati al mercato. /p pNel ruolo, la risorsa opererà lungo l’intero ciclo di vita del data product: dall’esplorazione del concept e dalla modellazione dei prototipi fino all’operativizzazione di soluzioni analitiche scalabili. Il lavoro svolto supporterà direttamente il lancio di asset informativi innovativi, rafforzando il portafoglio dell’azienda e generando valore per i nostri clienti. /p h3RESPONSABILITÀ PRINCIPALI /h3 ul liApplicare tecniche analitiche, statistiche e di machine learning per progettare modelli e insight che evolvano in prodotti di dati pronti per il mercato. /li liAnalizzare dataset interni ed esterni per individuare opportunità di nuove funzionalità, indicatori, modelli di scoring o analisi monetizzabili. /li liCollaborare con i team di Data Engineering e Business per definire i requisiti e contribuire alla definizione delle specifiche di prodotto. /li liCostruire pipeline riproducibili e workflow analitici utilizzando Databricks, Delta Lake e Spark. /li liSupportare la trasformazione dei prototipi in componenti di data product scalabili, affidabili e manutenibili. /li liCondurre analisi esplorative dei dati (EDA) per valutare la qualità dei dati, identificare trend e generare ipotesi di valore del prodotto. /li liProdurre documentazione chiara, visualizzazioni e presentazioni per comunicare la logica, la metodologia e il valore delle funzionalità proposte dei data product. /li liContribuire al miglioramento continuo delle metodologie di data science e del processo di innovazione dei prodotti data-driven.



/li /ul h3COMPETENZE E SKILL RICHIESTI PER IL RUOLO /h3 ol liEsperienza competente come Data Scientist o in un ruolo analitico simile. /li liSolide competenze di programmazione in Python, incluse le principali librerie analitiche (Pandas, NumPy, scikit-learn, PySpark). /li liEsperienza pratica nell’utilizzo di Databricks per il data processing, feature engineering, modellazione e sperimentazione. /li liSolida conoscenza dei concetti di machine learning, statistica e delle best practice analitiche. /li liCapacità di progettare logiche analitiche spiegabili, riproducibili e industrializzabili come prodotto. /li liOttime capacità comunicative, con attitudine a tradurre risultati analitici in insight rilevanti per il business. /li liComprovata capacità di collaborazione in contesti cross-funzionali. /li /ol h3Requisiti preferenziali /h3 ol li8. Esperienza nell’utilizzo di dati geospaziali. /li li9. Esperienza in credit risk analytics, scoring di portafoglio, forecasting dei recuperi o modellazione finanziaria. /li li10. Familiarità con open data, dataset immobiliari o API spaziali, in particolare relativi ai mercati UE. /li li11. Esperienza nel procesamiento di big data tramite Spark e Delta Lake. /li li12. Conoscenza di pratiche MLOps (MLflow, model registry, workflow di deployment). /li /ol h3REQUISITI DI FORMAZIONE /h3 pbTitolo di studio richiesto /b: Laurea triennale in Data Science, Computer Science, Statistica, Matematica, Ingegneria o discipline affini. /p pbFormazione specifica richiesta /b: Certificazione Databricks o Azure. /p h3ESPERIENZA PROFESSIONALE RICHIESTA /h3 ul liMinimo 3 anni di esperienza in ambito data science. /li /ul pSede: Milano /p #J-18808-Ljbffr

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