Si offre tempo determinato di 12 mesi con possibilità di conferma a tempo indeterminato
La/il candidata/o sarà inserita/o nell’unità organizzativa Trasformazione Digitale (composta da 6 persone) e in particolare, per supportare il business e favorire l'evoluzione di UNI verso approcci data-driven, dovrà prendersi carico delle seguenti attività:
analisi tecnica e sviluppo di procedure di automazione ed integrazione tramite le piattaforme di Business Intelligence aziendali, coordinandosi con le varie U.O.
tecniche di analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva
analisi tecnica e sviluppo di dashboard/reportistica sul sistema di Datawarehouse aziendale in raccordo con le varie U.O. (Power BI services)
gestione di tutte le basi di dati UNI (analisi, verifica e controllo), backup, nuove utenze, nuovi schemi, security (dbAdmin)
supporto a chi coordina progetti durante la fase di analisi di fattibilità delle iniziative tecnologiche, favorendone l'analisi d'impatto
gestione anagrafica di tutte le basi di dati/connessioni nel sistema centralizzato degli assets (CMDBuild)
sviluppo processamento dati utilizzando tecniche di IA
collaborazione nell'identificazione di use case per l'applicazione dell'IA nei processi aziendali e supporto nell'implementazione di modelli di machine learning per l'ottimizzazione dei processi decisionali
sviluppo e implementazione di soluzioni basate su intelligenza artificiale per l'automazione dei processi e l'analisi predittiva
Qualifiche:
Corso di laurea magistrale – o equivalente - in informatica, ingegneria, matematica o equivalenti
Inglese B2
Esperienza di analisi e sviluppo su progetti di Business Analytics
Conoscenza, utilizzo di almeno uno dei seguenti RDBS basi dati (PostgreSQL, MySQL, Maria DB, NoSQL ecc.) comprese le query, la progettazione e modellazione
Competenza negli strumenti di reporting, tool di data visualization e analisi dei dati - Power BI e linguaggio DAX, Pentaho reporting o similari
Competenza ed esperienza di analisi e sviluppo procedure ETL: Hop, Talend, Pentaho Data integration o suite equivalente
Conoscenza base dei Web Services
Sistemi operativi livello Server (Windows Server, Linux) e client (Win 10, Win 11)
Esperienza con framework di machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
Competenza in tecniche di feature engineering e model optimization Familiarità con piattaforme cloud per AI/ML (es. Azure ML)
Esperienza con strumenti di MLOps e gestione del ciclo di vita dei modelli AI
Competenze preferenziali:
linguaggio Java/Javascript
XML ed HTML
utilizzo/sviluppo integrazione con API
utilizzo git
linguaggio Python
altri linguaggi di programmazione per casi d'uso avanzati di analisi e apprendimento automatico per modelli statistici predittivi con i dati
conoscenza di framework per l'automazione del machine learning (AutoML)
familiarità con principi di AI responsabile ed etica dell'IA
Altre competenze:
Capacità analitiche, di problem solving e attenzione al dettaglio
Proattività
Capacità di lavorare in team multidisciplinari e in autonomia
Abilità di comunicazione
Curiosità