BNL BNP Paribas – Data Scientist
Entrare a far parte di BNL Gruppo BNP Paribas, significa lavorare in una delle principali banche italiane, parte di un Gruppo internazionale leader europeo nei servizi bancari e finanziari, presente in più di 70 paesi con circa 199 mila collaboratori.
Significa quindi lavorare in un contesto sfidante, con una cultura internazionale e fortemente orientato all’innovazione.
Chi cerchiamo
Siamo alla ricerca di un Data Scientist da inserire all’interno della struttura Tribe Data Platform.
Cosa farai concretamente?
Il candidato avrà come principale obiettivo quello di garantire impatto concreto dei progetti di Intelligenza Artificiale all’interno dell’organizzazione, facilitando scalabilità, efficienza e innovazione.
Le sue responsabilità principali saranno quelle di progettazione di modelli avanzati,
coordinamento alle implementazioni e supervisione dei profili più junior.
Guiderà quindi le scelte tecniche, interagendo con gli stakeholder al fine di comprendere le esigenze e tradurle in soluzioni tecniche scalabili.
Le competenze richieste:
- Padronanza di tecniche avanzate di machine learning, ottimizzazione modelli e data engineering.
- Esperienza con infrastrutture dati (es. cloud, data lake, pipeline ETL).
- Capacità di scegliere l’approccio analitico più adatto a contesti diversi.
- Ottime doti comunicative per spiegare risultati complessi a pubblici non tecnici.
Di cosa
Significa quindi lavorare in un contesto sfidante, con una cultura internazionale e fortemente orientato all’innovazione.
Chi cerchiamo
Siamo alla ricerca di un Data Scientist da inserire all’interno della struttura Tribe Data Platform.
Cosa farai concretamente?
Il candidato avrà come principale obiettivo quello di garantire impatto concreto dei progetti di Intelligenza Artificiale all’interno dell’organizzazione, facilitando scalabilità, efficienza e innovazione.
Le sue responsabilità principali saranno quelle di progettazione di modelli avanzati,
coordinamento alle implementazioni e supervisione dei profili più junior.
Guiderà quindi le scelte tecniche, interagendo con gli stakeholder al fine di comprendere le esigenze e tradurle in soluzioni tecniche scalabili.
Le competenze richieste:
- Padronanza di tecniche avanzate di machine learning, ottimizzazione modelli e data engineering.
- Esperienza con infrastrutture dati (es. cloud, data lake, pipeline ETL).
- Capacità di scegliere l’approccio analitico più adatto a contesti diversi.
- Ottime doti comunicative per spiegare risultati complessi a pubblici non tecnici.
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