Mid Full Stack Data Scientist
Dai processi ai dati, dai modelli alle soluzioni in produzione. In Autoguidovie stiamo rendendo software, dati e intelligenza artificiale parte integrante del modo in cui progettiamo e gestiamo la mobilità. Cerchiamo un/una Full Stack Data Scientist con 4–5 anni di esperienza, con solide competenze analitiche e di sviluppo software, curiosità per i processi aziendali e capacità di portare le soluzioni fino al loro utilizzo quotidiano. Per noi, full stack significa saper collegare comprensione del problema, preparazione dei dati, modellazione, sviluppo e messa in produzione. Significa scrivere codice, confrontarsi con gli utenti, capire perché un dato viene generato in un certo modo e verificare che una soluzione funzioni nelle condizioni reali. Perché la mobilità? Uno degli aspetti più interessanti di questo settore è la varietà dei dati e dei problemi da affrontare. Lavorerai con comportamenti di acquisto e viaggio, relazioni con i clienti, competenze e percorsi professionali, segnali dei mezzi, dati economici, flussi di domanda e informazioni territoriali. Potrai sviluppare soluzioni in ambiti diversi:
* Clienti: segmentazione, propensione all’acquisto e al rinnovo, churn, next best action e personalizzazione delle interazioni.
* Persone e HR: turnover e retention, analisi delle competenze, talent management e percorsi di crescita, a supporto delle decisioni dei responsabili.
* Servizio e territorio: previsione della domanda, regolarità delle corse, analisi dei ritardi e supporto alla pianificazione.
* Flotta e operations: rilevazione di anomalie, analisi dei consumi, manutenzione e individuazione dei fattori associati alla sinistrosità. La sfida sarà anche mettere in relazione questi domini, costruendo soluzioni utili a chi ogni giorno prende decisioni e gestisce il servizio. Cosa ti aspetta?
* Comprenderai i problemi sul campo. Lavorerai direttamente con le funzioni aziendali e operative, affiancando i Business Analyst nella comprensione dei processi, delle decisioni e dei vincoli. Tradurrai le esigenze in problemi affrontabili con i dati, definendo risultati attesi e criteri di successo.
* Lavorerai sui dati, anche prima della modellazione. Esplorerai le fonti, scriverai query e codice per acquisire, pulire e trasformare i dati, costruirai dataset e feature. Collaborerai con i Data Engineer per integrare queste elaborazioni nelle pipeline condivise, assicurando qualità, tracciabilità e aggiornamento.
* Svilupperai e validerai modelli. Realizzerai modelli statistici, predittivi e di machine learning, scegliendo approcci proporzionati al problema. Confronterai le soluzioni con baseline semplici e ne valuterai robustezza, interpretabilità e utilità nel processo aziendale.
* Costruirai software e API utilizzabili da applicazioni e agenti AI. Trasformerai modelli e logiche analitiche in servizi affidabili, esposti attraverso API. Gli agenti AI potranno richiamare questi strumenti per completare i propri task: ottenere uno scoring, stimare un rischio di abbandono, richiedere una previsione o individuare una next best action. Curerai input e output, test, documentazione e gestione degli errori.
* Porterai le soluzioni in produzione e ne seguirai il funzionamento. Contribuirai a packaging,
containerizzazione, rilascio e monitoraggio, collaborando con il team sulle pratiche MLOps. Verificherai qualità delle previsioni, variazioni nei dati, tempi di risposta e necessità di aggiornamento.
* Renderai i risultati fruibili. Realizzerai, quando utili, dashboard, prototipi e semplici interfacce interattive per esplorare i risultati, raccogliere feedback e verificare le soluzioni con gli utenti. Saprai spiegare cosa suggerisce un modello, quanto è affidabile e quali sono i suoi limiti. Chi saranno i tuoi colleghi? Entrerai nel team Digital, Innovation & AI, lavorando su Azure e Databricks, collaborerai con:
* Data Engineer, per fonti, pipeline, qualità e disponibilità dei dati.
* Forward Deployment & Eval AI Engineer, per integrare le soluzioni nei processi e nei sistemi agentici e valutarne il comportamento sui task completi.
* Business Analyst, per comprendere le esigenze, definire requisiti e misurare i risultati.
* Referenti delle funzioni aziendali e operative, per progettare, sperimentare e utilizzare le soluzioni. Avrai autonomia tecnica sui progetti assegnati e responsabilità sulla qualità del tuo contributo, con il supporto e il confronto delle altre competenze del team. Chi cerchiamo?
* 4–5 anni di esperienza competente in Data Science, con esperienza concreta nello sviluppo e nella messa in produzione di soluzioni.
* Solida padronanza di Python, con librerie come pandas, NumPy e scikit-learn, e capacità di scrivere codice strutturato, testabile e manutenibile.
* Ottima conoscenza di SQL ed esperienza nella preparazione di dati provenienti da database, API e altre fonti eterogenee.
* Solide basi di statistica e machine learning, con capacità di impostare correttamente validazione, metriche ed esperimenti e
* Clienti: segmentazione, propensione all’acquisto e al rinnovo, churn, next best action e personalizzazione delle interazioni.
* Persone e HR: turnover e retention, analisi delle competenze, talent management e percorsi di crescita, a supporto delle decisioni dei responsabili.
* Servizio e territorio: previsione della domanda, regolarità delle corse, analisi dei ritardi e supporto alla pianificazione.
* Flotta e operations: rilevazione di anomalie, analisi dei consumi, manutenzione e individuazione dei fattori associati alla sinistrosità. La sfida sarà anche mettere in relazione questi domini, costruendo soluzioni utili a chi ogni giorno prende decisioni e gestisce il servizio. Cosa ti aspetta?
* Comprenderai i problemi sul campo. Lavorerai direttamente con le funzioni aziendali e operative, affiancando i Business Analyst nella comprensione dei processi, delle decisioni e dei vincoli. Tradurrai le esigenze in problemi affrontabili con i dati, definendo risultati attesi e criteri di successo.
* Lavorerai sui dati, anche prima della modellazione. Esplorerai le fonti, scriverai query e codice per acquisire, pulire e trasformare i dati, costruirai dataset e feature. Collaborerai con i Data Engineer per integrare queste elaborazioni nelle pipeline condivise, assicurando qualità, tracciabilità e aggiornamento.
* Svilupperai e validerai modelli. Realizzerai modelli statistici, predittivi e di machine learning, scegliendo approcci proporzionati al problema. Confronterai le soluzioni con baseline semplici e ne valuterai robustezza, interpretabilità e utilità nel processo aziendale.
* Costruirai software e API utilizzabili da applicazioni e agenti AI. Trasformerai modelli e logiche analitiche in servizi affidabili, esposti attraverso API. Gli agenti AI potranno richiamare questi strumenti per completare i propri task: ottenere uno scoring, stimare un rischio di abbandono, richiedere una previsione o individuare una next best action. Curerai input e output, test, documentazione e gestione degli errori.
* Porterai le soluzioni in produzione e ne seguirai il funzionamento. Contribuirai a packaging,
containerizzazione, rilascio e monitoraggio, collaborando con il team sulle pratiche MLOps. Verificherai qualità delle previsioni, variazioni nei dati, tempi di risposta e necessità di aggiornamento.
* Renderai i risultati fruibili. Realizzerai, quando utili, dashboard, prototipi e semplici interfacce interattive per esplorare i risultati, raccogliere feedback e verificare le soluzioni con gli utenti. Saprai spiegare cosa suggerisce un modello, quanto è affidabile e quali sono i suoi limiti. Chi saranno i tuoi colleghi? Entrerai nel team Digital, Innovation & AI, lavorando su Azure e Databricks, collaborerai con:
* Data Engineer, per fonti, pipeline, qualità e disponibilità dei dati.
* Forward Deployment & Eval AI Engineer, per integrare le soluzioni nei processi e nei sistemi agentici e valutarne il comportamento sui task completi.
* Business Analyst, per comprendere le esigenze, definire requisiti e misurare i risultati.
* Referenti delle funzioni aziendali e operative, per progettare, sperimentare e utilizzare le soluzioni. Avrai autonomia tecnica sui progetti assegnati e responsabilità sulla qualità del tuo contributo, con il supporto e il confronto delle altre competenze del team. Chi cerchiamo?
* 4–5 anni di esperienza competente in Data Science, con esperienza concreta nello sviluppo e nella messa in produzione di soluzioni.
* Solida padronanza di Python, con librerie come pandas, NumPy e scikit-learn, e capacità di scrivere codice strutturato, testabile e manutenibile.
* Ottima conoscenza di SQL ed esperienza nella preparazione di dati provenienti da database, API e altre fonti eterogenee.
* Solide basi di statistica e machine learning, con capacità di impostare correttamente validazione, metriche ed esperimenti e