Data Scientist
Pubblicato il 16-10-2026 - Prefe in Milano
h3Chi siamo /h3pPrefe è una startup innovativa che ha sviluppato una piattaforma AI di market intelligence attiva nel settore Fast-Moving Consumer Goods (FMCG). Stiamo sviluppando sistemi proprietari di intelligenza artificiale che supportano i brand e i retailer nei processi decisionali e stiamo ampliando il nostro team tech. Se vuoi lavorare su dati che alimentano modelli AI distribuiti su larga scala, questo ruolo fa per te! /ph3La tua missione /h3pLavorerai sul nostro asset principale (i nostri dati) progettando, implementando e migliorando continuamente algoritmi e modelli che alimentano i nostri prodotti core. Avrai ownership, autonomia e reale responsabilità in produzione, oltre a un’esposizione diretta ai clienti. /ppcollaborerai con CTO, team Sales e Product, nonché con altri stakeholder, per definire requisiti analitici, KPI e funzionalità data-driven; /ppprogetterai, svilupperai e manterrai modelli avanzati di AI e algoritmi statistici orientati alle esigenze di business; /pputilizzerai attivamente strumenti di coding agentico (es. Claude Code via CLI, OpenCode o strumenti equivalenti) per accelerare sviluppo, debugging, refactoring e documentazione del codice, mantenendo elevati standard di qualità e sicurezza; /ppti terrai costantemente aggiornato/a sulle evoluzioni di questi tool (nuove funzionalità, best practice, workflow) e proporrai in modo proattivo miglioramenti al processo di sviluppo e collaborazione del team; /ppdefinirai e applicherai linee guida operative per l’utilizzo efficace degli agent (prompting, review, verifiche, guardrail) per garantire affidabilità, tracciabilità e mantenibilità del codice in produzione; /ppraccoglierai, pulirai e preprocesserai dataset ampi ed eterogenei provenienti da fonti multiple (strutturate, semi-strutturate e non strutturate); /ppsvilupperai pipeline per ingestione, trasformazione e feature engineering garantendo workflow scalabili, efficienti e affidabili; /ppimplementerai tecniche avanzate per product matching, recommendation, forecasting e anomaly detection; /ppcostruirai dashboard e visualizzazioni interattive con Python (Plotly, Dash, Leaflet) o piattaforme BI per comunicare insight in modo chiaro a stakeholder tecnici e non tecnici; /ppcollaborerai con back-end e data engineer per integrare i modelli nei sistemi di produzione; /ppcondurrai valutazioni e validazioni rigorose dei modelli (metriche appropriate, A/B test,
cross-validation); /ppscriverai codice Python pulito, modulare e ben documentato, utilizzando sistemi di version control (Git) in ambiente collaborativo; /ppcontribuirai al miglioramento continuo dell’infrastruttura dati, degli strumenti e delle pratiche MLOps aziendali; /ppdefinirai e implementerai controlli di data quality end-to-end, includendo test automatici per identificare anomalie, regressioni e comportamenti diversi da quelli attesi (es. drift dei dati, variazioni inattese di distribuzione, outlier, rotture di mapping); /ppprogetterai e manterrai una suite di test (unit/integration/data tests) a supporto delle pipeline dati e dei modelli, garantendo robustezza, riproducibilità e affidabilità dei risultati in produzione; /ppcostruirai e gestirai pipeline di monitoraggio continuo del database (metriche, alerting, dashboard) per assicurare completezza, coerenza e freschezza del dato, con meccanismi di escalation rapidi in caso di degradazione; /ppcollaborerai con Data Engineering e Back-end per definire SLA, metriche di qualità e processi di remediation in caso di issue sistemiche o degradazioni progressive; /ppti manterrai aggiornato sulle evoluzioni di machine learning, data science e AI, proponendo soluzioni innovative. /ph3Cosa cerchiamo: /h3pesperienza comprovata nello sviluppo e nel deploy di modelli di machine learning in ambienti di produzione; /ppottima padronanza di Python (requisito essenziale) e del relativo ecosistema data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn, ecc.); /ppesperienza pratica con framework di deep learning (es. PyTorch o TensorFlow) /ppsolida conoscenza di statistica, disegno sperimentale e metodologie di valutazione dei modelli; /ppbuone competenze SQL ed esperienza con database relazionali (es. PostgreSQL) per estrazione e validazione dati; /ppesperienza nella costruzione e manutenzione di pipeline per feature engineering e training dei modelli; /ppinteresse concreto e qualche esperienza di sperimentazione con modelli AI open-weight (es. Llama, Mistral, Qwen),
inclusa familiarità con preparazione dei dataset e valutazione delle performance; costituisce un plus aver svolto attività di fine-tuning e ottimizzazione (es. LoRA/QLoRA); /ppfamiliarità con ambienti cloud (in particolare GCP) e strumenti di containerizzazione come Docker; /ppesperienza con pratiche MLOps (versioning dei modelli, monitoring, CI/CD per ML) ; /ppmentalità orientata al problem solving e capacità di tradurre esigenze di business in soluzioni analitiche; /ppattenzione alla qualità del dato, robustezza e interpretabilità dei modelli; /ppottime capacità organizzative, documentali e comunicative, con abilità nel presentare risultati complessi a interlocutori non tecnici; /ppfamiliarità con workflow Git/GitHub in ambienti collaborativi. /ph3Cosa ti farà distinguere immediatamente: /h3pesperienza nel settore retail/FMCG o con dataset relativi a prezzi e promozioni; /ppesperienza pratica con applicazioni basate su LLM (prompt engineering, pipeline RAG, embedding model, vector database); /ppesperienza nell’addestramento e fine-tuning di modelli open-weight su dataset proprietari in ambienti GPU; /ppfamiliarità con monitoraggio dei modelli e tracking delle performance in produzione (drift detection, retraining pipeline); /ppesperienza nell’ottimizzazione delle performance in inference (quantizzazione, batching, tuning GPU); /ppesperienza con recommendation system, product matching o use case di computer vision; /pppossesso di Partita IVA (o disponibilità ad aprirla) per avviare rapidamente la collaborazione in una fase iniziale; /ppesperienza pregressa in startup e/o in contesti con team ridotti, con attitudine all’ownership, pragmatismo e velocità di esecuzione; /ppmadrelingua italiano o equivalente e conoscenza della lingua inglese (livello B2 o superiore). /ppretribuzione competitive; /ppmodello di lavoro flessibile e smart working; /ppelevato livello di ownership e responsabilità tecnica reale; /pprapida opportunità di crescita professionale; /ppambiente giovane, dinamico, collaborativo e inclusivo; /ppopportunità di sviluppare sistemi AI utilizzati da aziende reali in un settore data-intensive. /ph3Scadenza candidatura: /h3p22/03/2026 /ppPrefe è un datore di lavoro che garantisce pari possibilità. Valorizziamo la diversità e siamo impegnati a creare un ambiente inclusivo per tutti i collaboratori. /p #J-18808-Ljbffr