Ai & Data Engineer

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Job description KeyBiz è una società di consulenza specializzata in trasformazione digitale e servizi IT per clienti enterprise.
Operiamo in contesti internazionali strutturati, con un forte focus sull'innovazione e l'eccellenza operativa.
La nostra cultura aziendale valorizza la collaborazione, la crescita professionale e l'adozione di tecnologie all'avanguardia per supportare i nostri clienti nel percorso di digitalizzazione.
Descrizione del ruolo Stiamo cercando un/una AI Data Engineer da inserire in un contesto internazionale presso un cliente del settore telecomunicazioni.
La risorsa si occuperà della progettazione e dello sviluppo di soluzioni di machine learning, pipeline dati e applicazioni GenAI su piattaforma Microsoft Azure e Microsoft Fabric, a supporto dei processi operativi e dei servizi digitali.
Lavorerà su grandi volumi di dati, dalla costruzione di pipeline scalabili alla realizzazione di modelli predittivi (forecasting, anomaly detection) e di automazioni basate su LLM, integrando i risultati negli ambienti Microsoft del cliente, con una conoscenza di base delle dinamiche di Service Management.
Responsabilità principali Progettare, sviluppare e mettere in produzione modelli di machine learning (LightGBM, scikit-learn) per forecasting, analisi di serie storiche e anomaly detection, curando feature engineering e valutazione dei modelli; Realizzare e mantenere pipeline di dati ETL/ELT scalabili con PySpark e Spark su grandi dataset, garantendo qualità, affidabilità e performance; Sviluppare e gestire soluzioni di data engineering su Microsoft Fabric (Lakehouse, Fabric Notebooks, Delta Lake); Progettare e sviluppare applicazioni GenAI basate su Azure OpenAI e OpenAI API, con prompt engineering e architetture RAG, per automazioni su estrazione dati, arricchimento ticket e reportistica; Analizzare e visualizzare i dati con Python (pandas, numpy, matplotlib) per produrre metriche e insight per stakeholder IT e business; Integrare le soluzioni con l'ecosistema Microsoft tramite Microsoft Graph API e SharePoint API, gestendo autenticazione e autorizzazione con Entra ID, App Registration e OAuth2/MSAL; Applicare pratiche di software engineering (Git, codice Python modulare, API, testing, exception handling, CI/CD) per soluzioni robuste e manutenibili; Identificare, valutare e prototipare nuovi casi d'uso AI in ambito Service Operations; Contribuire in modo di base ai processi Incident, Problem e Request Fulfillment e aggiornare la documentazione tecnica (knowledge base, SharePoint, ServiceNow); Collaborare quotidianamente con team internazionali (Operations, Service Desk, Vendor, Business) e preparare presentazioni tecniche in italiano e inglese.
Requisiti essenziali Laurea STEM o esperienza pratica equivalente; Esperienza concreta nello sviluppo di automazioni con Copilot, AI/GenAI, prompt design e micro-automazioni; Eccellente conoscenza della lingua inglese per reportistica,



presentazioni e interazioni operative; Buona padronanza di Microsoft Office, in particolare Excel (formule, pivot, grafici) e PowerPoint; Spiccate capacità analitiche e di sintesi orientate al passaggio dai dati alle azioni; Proattività, autonomia operativa e attitudine al lavoro in team.
Competenze tecniche Machine Learning: LightGBM, scikit-learn, forecasting, time series, anomaly detection, feature engineering, model evaluation; Python: Python, pandas, numpy, matplotlib; Data Engineering: PySpark, Spark, ETL/ELT, data pipeline, large datasets; Microsoft Fabric: Fabric, Lakehouse, Fabric Notebooks, Spark, Delta Lake; GenAI / LLM: Azure OpenAI, OpenAI APIs, prompt engineering, RAG; Azure: Azure services, Entra ID, App Registration, authentication; Microsoft integration: Microsoft Graph API, SharePoint API, OAuth2/MSAL; Software Engineering: Git, modular Python, APIs, testing, exception handling, CI/CD.
Requisiti preferenziali Minima esperienza, anche pregressa, in ambito Service Management / IT Operations (ticketing, KPI, processi ITSM); Conoscenza di ITIL® (certificazione considerata un plus); Esperienza con strumenti ITSM come ServiceNow (preferibile), Jira, Zendesk o OTRS; Esperienza nel settore telecomunicazioni; Competenze nella programmazione e integrazione sistemi.
Competenze trasversali richieste Eccellente comunicazione chiara ed orientamento al cliente; Adeguate capacità di problem solving nonché gestione efficace del tempo e delle priorità; Cura tecnologica costante con attitudine all'apprendimento continuo; Mentalità internazionale ed esperienza nel lavoro in contesti multiculturali.
Cosa offriamo Inserimento in un ambiente internazionale con servizi digitali ad alta visibilità; Percorsi formativi dedicati su AI/GenAI e ITIL/ITSM; Sperimentazione concreta su automazioni innovative con contributo a iniziative di miglioramento continuo; Sistema welfare completo; Assicurazione sanitaria integrativa.
Condizioni economiche L'offerta prevede una RAL compresa tra €****** e €****** annui.
Modalità di lavoro: Ibrida, due gg a settimana in presenza zona Parco Dè Medici.
Diversità ed inclusione L'offerta è rivolta a candidati di entrambi i sessi ai sensi della Legge n.******.
KeyBiz promuove un ambiente lavorativo inclusivo che valorizza diversità culturale ed esperienziale.
Tutela della privacy I dati personali forniti saranno trattati esclusivamente ai fini della selezione del personale nel pieno rispetto del Regolamento UE ******** (GDPR), secondo principi di liceità, correttezza e trasparenza.
Requirements Responsabilità principali Progettare,



sviluppare e mettere in produzione modelli di machine learning (LightGBM, scikit-learn) per forecasting, analisi di serie storiche e anomaly detection, curando feature engineering e valutazione dei modelli; Realizzare e mantenere pipeline di dati ETL/ELT scalabili con PySpark e Spark su grandi dataset, garantendo qualità, affidabilità e performance; Sviluppare e gestire soluzioni di data engineering su Microsoft Fabric (Lakehouse, Fabric Notebooks, Delta Lake); Progettare e sviluppare applicazioni GenAI basate su Azure OpenAI e OpenAI API, con prompt engineering e architetture RAG, per automazioni su estrazione dati, arricchimento ticket e reportistica; Analizzare e visualizzare i dati con Python (pandas, numpy, matplotlib) per produrre metriche e insight per stakeholder IT e business; Integrare le soluzioni con l'ecosistema Microsoft tramite Microsoft Graph API e SharePoint API, gestendo autenticazione e autorizzazione con Entra ID, App Registration e OAuth2/MSAL; Applicare pratiche di software engineering (Git, codice Python modulare, API, testing, exception handling, CI/CD) per soluzioni robuste e manutenibili; Identificare, valutare e prototipare nuovi casi d'uso AI in ambito Service Operations; Contribuire in modo di base ai processi Incident, Problem e Request Fulfillment e aggiornare la documentazione tecnica (knowledge base, SharePoint, ServiceNow); Collaborare quotidianamente con team internazionali (Operations, Service Desk, Vendor, Business) e preparare presentazioni tecniche in italiano e inglese.
Requisiti essenziali Laurea STEM o esperienza pratica equivalente; Esperienza concreta nello sviluppo di automazioni con Copilot, AI/GenAI, prompt design e micro-automazioni; Eccellente conoscenza della lingua inglese per reportistica, presentazioni e interazioni operative; Buona padronanza di Microsoft Office, in particolare Excel (formule, pivot, grafici) e PowerPoint; Spiccate capacità analitiche e di sintesi orientate al passaggio dai dati alle azioni; Proattività, autonomia operativa e attitudine al lavoro in team.
Competenze tecniche Machine Learning: LightGBM, scikit-learn, forecasting, time series, anomaly detection, feature engineering, model evaluation; Python: Python, pandas, numpy, matplotlib; Data Engineering: PySpark, Spark, ETL/ELT, data pipeline, large datasets; Microsoft Fabric: Fabric, Lakehouse, Fabric Notebooks, Spark, Delta Lake; GenAI / LLM: Azure OpenAI, OpenAI APIs, prompt engineering, RAG; Azure: Azure services, Entra ID, App Registration, authentication; Microsoft integration: Microsoft Graph API, SharePoint API, OAuth2/MSAL; Software Engineering: Git, modular Python, APIs, testing, exception handling, CI/CD.
Requisiti preferenziali Minima esperienza, anche pregressa, in ambito Service Management / IT Operations (ticketing, KPI, processi ITSM); Conoscenza di ITIL® (certificazione considerata un plus); Esperienza con strumenti ITSM come ServiceNow (preferibile), Jira, Zend

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