Mid Full Stack Data Scientist
Autoguidovie | Digital, Innovation & AI
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.
Cosa cerchiamo 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 Fast API 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/Py Spark, 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 55 mila euro, secondo esperienza.
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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.
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Cosa cerchiamo 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.
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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:
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Retribuzione annua lorda indicativa fra 45 e 55 mila euro, secondo esperienza.