Data Marketing Scientist
Pubblicato il 17-10-2026 - NEVERHACK Italy in Torino
NEVERHACK è un gruppo internazionale di cybersecurity con oltre 40 anni di esperienza. 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. Passione per la tecnologia Siamo 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. 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 occasione,
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. 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.
Almeno 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.
Machine Learning Deep Learning Text
Analysis / NLP Exploratory Data Analysis (EDA) Analisi statistica Data Preparation e Feature Engineering Monitoraggio e ottimizzazione dei modelli ML Inserimento 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. Modalità di lavoro ibrida RAL compresa tra 55-58k, commisurata all'esperienza Il processo di selezione prevede colloquio HR e 2 colloqui di carattere tecnico.