Data scientist - generative ai
Pubblicato il 23-10-2026 - Experteer Italy in Roma
In Bip, uniti nel Competence Centre x Tech, cerchiamo un Generative AI Data Scientist per guidare progetti con dati non strutturati (testi, immagini, video, suoni). Farai crescere le soluzioni generative, includendo training di modelli, fine-tuning e utilizzo di LLM, per supportare decisioni strategiche dei clienti.
Lavorerai a stretto contatto con team multidisciplinari, alimentando la community con ricerca e sviluppo di nuove soluzioni. L'opportunità combina innovazione, impatto di business e crescita qualificato in un contesto internazionale. Unisci competenze tecniche avanzate a una mentalità consulenziale per guidare trasformazioni data-driven.
Retribuzione / Benefits lavoro agile con possibilità di remote/ufficio assicurazione sanitaria e check-up agevolati piattaforme per benessere psicofisico piano welfare integrativo congedi parentali-agevolazioni e supporto Responsabilità Lavorare con dati non strutturati per comprendere, elaborare e generare contenuti Sviluppare e ottimizzare modelli di Generative AI, includendo training,
fine-tuning e adattamenti su modelli commerciali Contribuire alla community interna con attività di ricerca, scouting e ideazione di nuove soluzioni Supportare il business development e proporre soluzioni innovative ai clienti Collaborare con team interfunzionali per tradurre fenomeni aziendali in soluzioni tecniche Applicare tecniche di processamento dati non strutturati e NLP/CV per problemi di business Requisiti fondamentali 3–6 anni di esperienza nel ruolo Laurea Specialistica in STEM Forti doti analitiche e approccio quantitativo Competenze in data exploration, analisi dati e modellazione Conoscenze statistiche, Data Mining, Machine Learning e Deep Learning Python avanzato e scripting SQL e database relazionali; No SQL (Elasticsearch, Mongo DB, Redis); database vettoriali (Chroma DB, QDrant, Pinecone) Esperienza con API Cloud di AI (Google, Microsoft, AWS) NLP, Computer Vision, Transformers; Reti neurali (CNN, Transformer) e LLM; tecniche di training e fine-tuning (PEFT, Lo RA) Librerie (Tensor Flow, Py Torch), repository (Hugging Face) e tecniche di prompting