Data Scientist
Pubblicato il 09-10-2026 - doValue in Milano
doValue, per la sua controllata doData, è alla ricerca di un/una Data Scientist di talento da inserire nel nostro team, che contribuisca allo sviluppo di nuovi data product destinati al mercato.Competenze, Esperienza, Qualifiche: se possiede i requisiti giusti per questa opportunità, si candidi oggi stesso.Nel 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.RESPONSABILITÀ PRINCIPALIApplicare tecniche analitiche, statistiche e di machine learning per progettare modelli e insight che evolvano in prodotti di dati pronti per il mercato.Analizzare dataset interni ed esterni per individuare opportunità di nuove funzionalità, indicatori, modelli di scoring o analisi monetizzabili.Collaborare con i team di Data Engineering e Business per definire i requisiti e contribuire alla definizione delle specifiche di prodotto.Costruire pipeline riproducibili e workflow analitici utilizzando Databricks, Delta Lake e Spark.Supportare la trasformazione dei prototipi in componenti di data product scalabili, affidabili e manutenibili.Condurre analisi esplorative dei dati (EDA) per valutare la qualità dei dati, identificare trend e generare ipotesi di valore del prodotto.Produrre documentazione chiara, visualizzazioni e presentazioni per comunicare la logica,
la metodologia e il valore delle funzionalità proposte dei data product.Contribuire al miglioramento continuo delle metodologie di data science e del processo di innovazione dei prodotti data-driven.COMPETENZE E SKILL RICHIESTI PER IL RUOLOEsperienza professionale come Data Scientist o in un ruolo analitico simile.Solide competenze di programmazione in Python, incluse le principali librerie analitiche (Pandas, NumPy, scikit-learn, PySpark).Esperienza pratica nell’utilizzo di Databricks per il data processing, feature engineering, modellazione e sperimentazione.Solida conoscenza dei concetti di machine learning, statistica e delle best practice analitiche.Capacità di progettare logiche analitiche spiegabili, riproducibili e industrializzabili come prodotto.Ottime capacità comunicative, con attitudine a tradurre risultati analitici in insight rilevanti per il business.Comprovata capacità di collaborazione in contesti cross-funzionali.Requisiti preferenziali8. Esperienza nell’utilizzo di dati geospaziali.9. Esperienza in credit risk analytics, scoring di portafoglio, forecasting dei recuperi o modellazione finanziaria.10. Familiarità con open data, dataset immobiliari o API spaziali, in particolare relativi ai mercati UE.11. Esperienza nel procesamiento di big data tramite Spark e Delta Lake.12. Conoscenza di pratiche MLOps (MLflow, model registry, workflow di deployment).REQUISITI DI FORMAZIONETitolo di studio richiesto: Laurea triennale in Data Science, Computer Science, Statistica, Matematica, Ingegneria o discipline affini.Formazione specifica richiesta: Certificazione Databricks o Azure. xysqume ESPERIENZA COMPETENTE RICHIESTAMinimo 3 anni di esperienza in ambito data science.Sede: Milano#J-18808-Ljbffr