Data Scientist

Siamo alla ricerca di un/una Data Scientist Middle-Senior, con 3-5 anni di esperienza.
Competenze richieste: - Inglese fluente (B2 – livello intermedio superiore). - Progettare e implementare modelli di machine learning robusti per affrontare problematiche aziendali complesse. - Condurre analisi statistiche avanzate e attività di modellazione predittiva per individuare schemi, correlazioni e tendenze all’interno di grandi quantità di dati. - Sviluppare flussi di lavoro completi per i dati (end-to-end), compresi il feature engineering, la preparazione dei dati e la valutazione dei modelli. - Collaborare con i data engineer per assicurarsi che le pipeline dei dati e l’infrastruttura supportino efficacemente le esigenze di modellazione. - Utilizzare tecnologie LLM (Large Language Models), ad esempio LangChain, per sviluppare applicazioni e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. - Rimanere aggiornati sui progressi nel campo dell’AI, del machine learning e dei framework LLM, applicando tecniche all’avanguardia. - Ottima conoscenza di linguaggi di programmazione come Python. - Conoscenza approfondita dei principali framework di machine learning, come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn. - Esperienza con strumenti per l’elaborazione di big data, come Hadoop e Spark, e con piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud. - Solida esperienza con SQL e familiarità con database NoSQL, come PostgreSQL e MongoDB.

- Inglese fluente (B2 – livello intermedio superiore). - Progettare e implementare modelli di machine learning robusti per affrontare problematiche aziendali complesse. - Condurre analisi statistiche avanzate e attività di modellazione predittiva per individuare schemi, correlazioni e tendenze all’interno di grandi quantità di dati. - Sviluppare flussi di lavoro completi per i dati (end-to-end), compresi il feature engineering, la preparazione dei dati e la valutazione dei modelli. - Collaborare con i data engineer per assicurarsi che le pipeline dei dati e l’infrastruttura supportino efficacemente le esigenze di modellazione. - Utilizzare tecnologie LLM (Large Language Models), ad esempio LangChain, per sviluppare applicazioni e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. - Rimanere aggiornati sui progressi nel campo dell’AI, del machine learning e dei framework LLM, applicando tecniche all’avanguardia. - Ottima conoscenza di linguaggi di programmazione come Python. - Conoscenza approfondita dei principali framework di machine learning, come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn. - Esperienza con strumenti per l’elaborazione di big data, come Hadoop e Spark, e con piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud. - Solida esperienza con SQL e familiarità con database NoSQL, come PostgreSQL e MongoDB.