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Data Scientist-AI Engineer

Pubblicato il 19-10-2026 - agap2 Italia in Modena

AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy. Presente in 14 Paesi europei con oltre 7.500 dipendenti, abbiamo aperto otto anni fa la nostra prima sede italiana a Milano. Grazie alla continua crescita, stiamo ampliando il nostro team con persone che condividano i nostri valori: Ambizione, Sorriso, Dinamismo e Voglia di mettersi in gioco.
Crediamo in una realtà in continua evoluzione, dove le relazioni umane sono sempre al primo posto.
Data Scientist / AI Engineer con 3+ anni di esperienza in Machine Learning, GenAI e ambito Financial Services, per occasione in modalità full remote.
Settore: Financial services
1. Il tuo ruolo
- Entrare in un team strategico nel settore Financial Services come punto di riferimento tecnico per il cliente.
- Partecipare attivamente ai tavoli di lavoro e ai meeting di approfondimento, aiutando a tradurre le esigenze di business in soluzioni concrete.
- Lavorare con autonomia e proattività, proponendo approcci tecnologici mirati senza bisogno di micro-management.




- Collaborare fianco a fianco con i team interni (Data Engineering, MLOps, Product) e con gli stakeholder aziendali.

2. Le tue mansioni
- Sviluppare e implementare use case tipici del settore FSI: modelli di scoring, anomaly detection e NLP su documenti finanziari.
- Progettare pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) per applicazioni basate su LLM, gestendo vector store (FAISS, Chroma, Pinecone), embedding e framework come LangChain o LlamaIndex.
- Curare l'intero ciclo di vita dei modelli, occupandoti di industrializzazione, deployment e monitoraggio in produzione.
- Supportare, quando necessario, le fasi di Pre-Sales e la creazione di demo tecniche.
- Almeno 3 anni di esperienza nel ruolo di Data Scientist o AI Engineer (profilo Mid), preferibilmente in contesti strutturati e nel settore Financial Services.
- Ottima padronanza di Python, SQL e familiarità con ambienti Big Data (Spark, Databricks) e Cloud (AWS e/o Az

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