Data Scientist

Nell’ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando una figura di  Data Scientist  (sono possibili diverse seniority, junior e middle/senior) che andrà a supporto del team del Competence Center AI del nostro cliente, primaria realtà bancaria italiana.

Qualifiche, competenze e l'esperienza necessaria per questo ruolo sono disponibili nella descrizione completa riportata di seguito.

Sede di Lavoro:  Torino o Biella, (13 giorni di remote working al mese).

Retribuzione:  fino a 50.000€ RAL, in funzione dell'esperienza reale maturata.

Contratto:  assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico. L'offerta include variabile a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato in presenza, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.

Responsabilità:
Attività di data engineering, data exploration, data preparation, sviluppo di modelli di Machine Learning, deployment e monitoring delle soluzioni;
Realizzazione modelli predittivi (supervised e unsupervised);
Realizzazione di use cases di GenAI con LLM;
Sviluppo di API / script per rendere operativi i modelli nel continuo.

Requisiti:
Laurea Magistrale in materie STEM e Informatica;
Almeno 1 anno reale di esperienza in ruoli analoghi, preferibilmente in contesti bancari/finanziari anche in consulenza;
Ottima Conoscenza di Python, SQL e delle principali tecniche di Machine Learning / Data Mining;
Esperienza nella costruzione di soluzioni cha sfruttano AI Generativa (e.g. RAG, Multi Agent Systems);
Esperienze di rilascio di sistemi di AI complessi;
Desiderio di continuare a studiare e apertura all’innovazione;
Mentalità analitica e capacità di problem solving;
Ottima attitudine al lavoro xpavfwm in team;
italiano fluente, buona conoscenza della lingua inglese (B1-B2).

A completamento del profilo
Preferibile esperienza su attività di sviluppo di modelli predittivi e/o utilizzo di LLM;
Conoscenza Reti Neurali e framework per loro implementazione;
Conoscenza di altri linguaggi di programmazione (R, Scala, ecc);
Conoscenza di framework Big Data (Hadoop / Kafka / Spark / ecc);
Esperienza con tools di MLOps;
Esperienza con strumenti di Business Intelligence (PowerBI, Board, ecc);
Conoscenza di unix, networking, docker, cloud.