Per nostro cliente prestigiosa società di consulenza in ambito Data, Analytics AI. Selezionata tra le 41 aziende più interessanti a livello globale nella categoria customer analytics service providers (solo 2 sono italiane). Cerchiamo un Senior Data Scientist orientato alla consulenza e con una solida esperienza nell#39;analisi dei dati per diverse industrie. Il candidato ideale avrà una comprovata capacità di lavorare su piattaforme cloud (ad es. AWS, GCP, Azure) e di collaborare efficacemente con team interfunzionali per risolvere problemi complessi. Questa posizione richiede un mix di competenze tecniche avanzate insieme ad una buona comprensione del business, unitamente alla capacità di adattarsi rapidamente ai bisogni di settori diversi come retail, ecommerce, banche, assicurazioni, utilities e industria manifatturiera. E#39; fondamentale la conoscenza dell#39;inglese, poiché potrà partecipare a progetti internazionali. Il tuo ruolo: Come Senior Data Scientis sarai impiegato a diretto contatto con i clienti, avrai la direzione tecnica dei lavori, farai skill transfer ai colleghi e ne supervisionerai le attività. Sarai inserito a diretto riporto del Leader della Business Unit e collaborerai anche con le altre unit aziendali e in particolare con Data Engineer. Responsabilità principali: Gestione dei progetti analitici: Collaborare con stakeholder di diverse funzioni aziendali (marketing, prodotto, operations, IT) per comprendere le esigenze e i requisiti aziendali, tradurle in soluzioni analitiche di analisi dei dati e sviluppo di modelli e fornire insight azionabili. La gestione del progetto è supervisionata e coadiuvata con il Team Leader. Analisi esplorative e preparazione dei dati : Comprendere il dominio d’interesse, il contesto e le caratteristiche dei dati. Analisi esplorativa, identificazione, correzione e trattamento di dati mancanti e outliers. Feature engineering per la creazione di nuove variabili rilevanti allo scopo. Integrazione e aggregazione dei dati, controllo della qualità e preparazione dei dataset per il modelling. Analisi avanzata dei dati: Applicare metodi statistici, algoritmi di machine learning e tecniche di deep learning per individuare pattern, trend e correlazioni e fare previsioni e ottimizzazioni su dati strutturati e non strutturati che siano di supporto al processo decisionale dell’azienda. Sviluppo e deployment dei modelli: Sviluppare modelli di machine learning in ambienti cloud, garantendo scalabilità e affidabilità: tipicamente si tratta di sviluppo di analisi/modelli puntuali e sperimentali. Supportare altri team interni per il deployment e l’ingegnerizzazione dei modelli realizzati. Manutenzione, refactoring, retraining e miglioramento dei modelli attuali. Analisi e comunicazione dei risultati: Sintetizzare i risultati delle analisi e dei modelli utilizzati, anche attraverso l’ausilio di grafici, rappresentazioni sintetiche efficaci, report e presentazioni. Interpretare i risultati ottenuti, fornendo insight chiari e concreti. Comunicare risultati e raccomandazioni analitiche in modo chiaro e conciso a un pubblico non tecnico, supportando la presa di decisioni strategiche a tutti i livelli dell#39;organizzazione. Interazione con i clienti: Collaborare strettamente con gli stakeholder per confrontarsi e tradurre le esigenze aziendali in problemi analitici e presentare insight e raccomandazioni in modo chiaro e azionabile. Formazione : Rimanere aggiornato sulle ultime tecnologie e tendenze nell#39;ambito del data science e applicarle al contesto aziendale per mantenere un vantaggio competitivo. Mentorship: Fornire guida e supporto ai data scientist e analisti junior, promuovendo un ambiente collaborativo e di condivisione della conoscenza. Attività di presale: Partecipare alle attività di presale, ricercando e proponendo soluzioni data-driven ai potenziali clienti, inclusa la preparazione e la presentazione di proposte. Requisiti: Laurea in Data Science, Statistica, Informatica, Matematica, Fisica, Ingegneria o disciplina correlata. Un titolo di studio superiore (Master, PhD) è preferibile. COMPETENZE TECNICHE Machine Learning Data Science : 3+ anni di esperienza come Data Scientist, con una solida esperienza nella costruzione e validazione di modelli di machine learning per problemi di classificazione, regressione, clustering e riduzione dimensionale. Buona conoscenza dei metodi statistici e di inferenza, analisi di serie temporali e modellazione predittiva. Capacità di analizzare la qualità dei dati e integrarli da diverse fonti ed esperienza di data cleaning e preprocessing Linguaggi di Programmazione: Python: Competenza avanzata in Python per la manipolazione dei dati (Pandas, NumPy), machine learning e deep learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), analisi statistiche (scipy, statsmodels), visualizzazione (matplotlib, plotly, seaborn). Tools e Metodologie di Collaborazione: Version Control (Git): Esperienza nell#39;uso di Git per il controllo di versione e la collaborazione su codice. Esperienza pratica con qualche piattaforma cloud (AWS, GCP, Azure) e conoscenza di alcuni strumenti come BigQuery, S3, Databricks. Competenze trasversali: Capacità di problem-solving e di pensiero critico, con attenzione ai dettagli e orientamento ai risultati. Buone capacità comunicative, sia scritte che verbali, con esperienza nel presentare risultati complessi a un pubblico non tecnico. Capacità di lavorare in un ambiente dinamico e in rapida evoluzione, con la disponibilità a imparare e adattarsi a nuove sfide. Nice to have: capacità di lavorare con strumenti di data processing come SQL e Spark. Esperienza di lavoro in diversi settori (marketing, digital analytics, retail, banking, manufacturing) Cosa Offre: Contratto a tempo indeterminato CCNL Metalmeccanici Ral commisurata all#39;esperienza ed linea con il mercato della professione Lavoro in madalità smart con due giorni in presenza. Certificazioni su tecnologie innovative Progetti all#39;avanguardia ed internazionali Ambiente sereno con un ottimo work-life balance Azienda aggiornata allo stato dell#39;arte delle tencologie e paradigmi emergenti