Mid Full Stack Data Scientist
Autoguidovie, prima azienda privata di trasporto pubblico in Italia, è nata nel 1908 grazie alla visione del suo fondatore, Alberto Laviosa. Coraggio, dinamismo, visione del futuro, spirito imprenditoriale, unite al desiderio di interpretare in modo pionieristico le esigenze della mobilità, hanno caratterizzato oltre un secolo di storia di una società che oggi è fra i dieci più importanti player del trasporto pubblico locale in Italia. Il Gruppo Autoguidovie ha definito un ambizioso programma di crescita e sviluppo attraverso il quale intende realizzare la propria mission di una mobilità sostenibile, orientata al cliente, digitale e accessibile. Pilastri di questo programma sono: un modello organizzativo agile, la digitalizzazione dei processi e centralità del cliente. Vuoi vedere i tuoi modelli diventare strumenti utilizzati ogni giorno? In Autoguidovie lavoriamo per portare dati, software e intelligenza artificiale nel cuore della mobilità. Cerchiamo una persona con 4–5 anni di esperienza in Data Science, che voglia seguire progetti completi: dalla comprensione del problema allo sviluppo, fino alla messa in produzione. Dati diversi, sfide diverse La varietà dei problemi è uno degli aspetti più interessanti del ruolo. Potrai sviluppare soluzioni in ambiti diversi:
- Clienti: segmentazione, churn prediction, modelli di propensione all’acquisto e al rinnovo, next best action e personalizzazione delle interazioni.
- Persone e HR: analisi di turnover e retention, competenze, talent management e percorsi di crescita.
- 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 collegare questi ambiti, costruendo strumenti utili a chi ogni giorno prende decisioni e gestisce il servizio. Cosa farai
- Tradurrai le esigenze aziendali in problemi affrontabili con i dati, definendo risultati attesi e criteri di successo.
- Preparerai dataset e feature, curando qualità, tracciabilità e aggiornamento dei dati.
- Svilupperai e validerai modelli statistici e di machine learning, valutandone robustezza, interpretabilità e utilità.
- Trasformerai modelli e logiche analitiche in API e servizi richiamabili da applicazioni e agenti AI: scoring, previsioni, stime del rischio di abbandono e next best action.
- Contribuirai a rilascio, containerizzazione e monitoraggio delle soluzioni, seguendone le prestazioni anche dopo la messa in produzione.
- Renderai i risultati fruibili attraverso dashboard, prototipi e semplici interfacce, raccogliendo feedback dagli utenti.
- Con chi lavorerai Entrerai nel team Digital, Innovation & AI, in un ambiente basato su Azure e Databricks, collaborando con:
- Data Engineer, per fonti, pipeline e qualità dei dati.
- Forward Deployment & Eval Engineer, per integrare modelli e strumenti nei processi e nei sistemi agentici, valutarne il comportamento su task completi e affrontare i problemi che emergono nell’utilizzo operativo.
- Business Analyst e referenti aziendali, per comprendere i processi, definire i requisiti e misurare i risultati.
Avrai autonomia tecnica sui progetti assegnati, con il supporto e il confronto delle altre competenze del team.
- 4–5 anni di esperienza in Data Science, con progetti portati in produzione.
- Solida conoscenza di Python e SQL, statistica, machine learning e metodi di validazione.
- Capacità di scrivere codice strutturato, testabile e manutenibile, utilizzando Git.
- Esperienza con REST API e servizi di inferenza, ad esempio FastAPI o Flask.
- Familiarità operativa con Docker e ambienti cloud, preferibilmente Azure.
- Autonomia, curiosità per i processi aziendali e capacità di comunicare con interlocutori tecnici e non tecnici.
- Laurea in una disciplina quantitativa o percorso qualificato equivalente. Un valore in più: esperienza con Databricks, Spark/PySpark, MLflow, MLOps e CI/CD; customer o people analytics; forecasting, ottimizzazione, dati geospaziali o telemetria; LLM, tool calling e applicazioni analitiche come Streamlit, Dash o Power BI. Perché unirti a noi Potrai lavorare su problemi diversi, confrontarti direttamente con chi utilizzerà le tue soluzioni e seguirne l’evoluzione oltre il primo rilascio. Un’opportunità per ampliare le tue competenze e vedere il contributo del tuo lavoro sui servizi di mobilità. Retribuzione annua lorda indicativa fra 45 e 60 mila euro, secondo esperienza. Candidati e raccontaci un tuo progetto: il problema iniziale, il tuo contributo, come hai portato la soluzione in produzione e cosa hai imparato dal suo utilizzo. Se disponibili, puoi condividere repository o demo privi di informazioni riservate. Crediamo nel valore delle persone e nella diversità e per questo conduciamo le nostre selezioni in modo equo, inclusivo e basato sulle competenze, senza alcuna discriminazione di gener
- Clienti: segmentazione, churn prediction, modelli di propensione all’acquisto e al rinnovo, next best action e personalizzazione delle interazioni.
- Persone e HR: analisi di turnover e retention, competenze, talent management e percorsi di crescita.
- 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 collegare questi ambiti, costruendo strumenti utili a chi ogni giorno prende decisioni e gestisce il servizio. Cosa farai
- Tradurrai le esigenze aziendali in problemi affrontabili con i dati, definendo risultati attesi e criteri di successo.
- Preparerai dataset e feature, curando qualità, tracciabilità e aggiornamento dei dati.
- Svilupperai e validerai modelli statistici e di machine learning, valutandone robustezza, interpretabilità e utilità.
- Trasformerai modelli e logiche analitiche in API e servizi richiamabili da applicazioni e agenti AI: scoring, previsioni, stime del rischio di abbandono e next best action.
- Contribuirai a rilascio, containerizzazione e monitoraggio delle soluzioni, seguendone le prestazioni anche dopo la messa in produzione.
- Renderai i risultati fruibili attraverso dashboard, prototipi e semplici interfacce, raccogliendo feedback dagli utenti.
- Con chi lavorerai Entrerai nel team Digital, Innovation & AI, in un ambiente basato su Azure e Databricks, collaborando con:
- Data Engineer, per fonti, pipeline e qualità dei dati.
- Forward Deployment & Eval Engineer, per integrare modelli e strumenti nei processi e nei sistemi agentici, valutarne il comportamento su task completi e affrontare i problemi che emergono nell’utilizzo operativo.
- Business Analyst e referenti aziendali, per comprendere i processi, definire i requisiti e misurare i risultati.
Avrai autonomia tecnica sui progetti assegnati, con il supporto e il confronto delle altre competenze del team.
- 4–5 anni di esperienza in Data Science, con progetti portati in produzione.
- Solida conoscenza di Python e SQL, statistica, machine learning e metodi di validazione.
- Capacità di scrivere codice strutturato, testabile e manutenibile, utilizzando Git.
- Esperienza con REST API e servizi di inferenza, ad esempio FastAPI o Flask.
- Familiarità operativa con Docker e ambienti cloud, preferibilmente Azure.
- Autonomia, curiosità per i processi aziendali e capacità di comunicare con interlocutori tecnici e non tecnici.
- Laurea in una disciplina quantitativa o percorso qualificato equivalente. Un valore in più: esperienza con Databricks, Spark/PySpark, MLflow, MLOps e CI/CD; customer o people analytics; forecasting, ottimizzazione, dati geospaziali o telemetria; LLM, tool calling e applicazioni analitiche come Streamlit, Dash o Power BI. Perché unirti a noi Potrai lavorare su problemi diversi, confrontarti direttamente con chi utilizzerà le tue soluzioni e seguirne l’evoluzione oltre il primo rilascio. Un’opportunità per ampliare le tue competenze e vedere il contributo del tuo lavoro sui servizi di mobilità. Retribuzione annua lorda indicativa fra 45 e 60 mila euro, secondo esperienza. Candidati e raccontaci un tuo progetto: il problema iniziale, il tuo contributo, come hai portato la soluzione in produzione e cosa hai imparato dal suo utilizzo. Se disponibili, puoi condividere repository o demo privi di informazioni riservate. Crediamo nel valore delle persone e nella diversità e per questo conduciamo le nostre selezioni in modo equo, inclusivo e basato sulle competenze, senza alcuna discriminazione di gener