InformazioniCome Senior Data Scientist verrai inserito all'interno del team di Data Science, a diretto riporto dell'Head of Data Science AI, in stretta collaborazione con il team di data engineering e tutte le aree di business di REVO. Ti immergerai in un ambiente flessibile, fortemente collaborativo e dinamico nello svolgimento delle attività, interfacciandoti con il team a Verona nonché a Milano, prevedendo attività anche in trasferta. Siamo un team giovane, competente e ambizioso, ricco di energia e spirito d'impresa. Uniamo passione e competenza, deliverando soluzioni analitiche di enorme impatto all'interno dell'azienda. I nostri prodotti vengono utilizzati quotidianamente per prendere decisioni, risolvere inefficienze, innovare lo status quo dei processi di business, aprendo la strada ad un modo diverso di fare assicurazione.Aree di responsabilitàEsplorare e analizzare dati strutturati e non strutturati a livello prototipale.Disegnare, sviluppare e industrializzare algoritmi e modelli di data science e AI in ambiti differenti (predictive, clustering, anomaly detection, dimensionality reduction).Valutare le performance e l'efficacia dei modelli implementati utilizzando le metriche opportune.Comunicare i risultati delle analisi e dei modelli realizzati alle figure di business e stakeholders.Esperienze lavorativeEsperienza di almeno 4 anni nello sviluppo, implementazione e mantenimento di algoritmi di ML/AI.Requisiti tecniciConoscenza approfondita ed esperienza concreta nell'utilizzo di modelli e tecniche di Machine Learning rispetto a problemi di regressione, classificazione, clustering, dimensionality reduction. Padronanza degli algoritmi relativi, quali ad esempio GLM, SVM, Decision tree, RF, XGboost e tecniche di regolarizzazione.Conoscenza approfondita ed esperienza concreta nell'utilizzo delle soluzioni, modelli e pipeline state-of-the-art in ambito NLP.Conoscenza approfondita ed esperienza concreta nell'utilizzo di modelli e tecniche di Deep Learning. Padronanza delle architetture neurali più comuni (ANN, CNN, RNN) e del loro funzionamento.Conoscenza nell'utilizzo di metodologie e tecniche statistiche derivanti dall'approccio inferenziale e bayesiano. Padronanza delle comuni metodologie statistiche inferenziali (p-values, intervalli di confidenza) e conoscenza dell'approccio e dei modelli bayesiani (regressioni bayesiane, reti bayesiane, EM, reti neurali bayesiane).Conoscenza approfondita ed esperienza concreta di almeno 4-5 anni nell'utilizzo del linguaggio Python. Nello specifico: creazione di moduli e pacchetti, programmazione orientata agli oggetti, definizione e scrittura di test unitari.Conoscenza approfondita ed esperienza concreta di almeno 4-5 anni nell'utilizzo delle principali librerie Python utilizzate nell'ambito della data science. Nello specifico: Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, XGBoost o LightGBM, Statsmodels, Transformers, Huggingface, Spacy, NLTK, OpenAI, Tensorflow/Keras o Pytorch.Conoscenza approfondita ed esperienza concreta nell'utilizzo di database relazionali (PostgreSQL, MySQL) e NoSQL (MongoDB).Conoscenza approfondita ed esperienza concreta nell'utilizzo del linguaggio SQL.Conoscenza del sistema di versionamento GIT ed esperienza nello sviluppo software in modalità MLOps o DevOps. Esperienza nello sviluppo di pipelines CI/CD.Esperienza concreta nell'utilizzo dell'architettura Cloud AWS e principali servizi annessi rispetto al comune sviluppo della pipeline di data science (e.g. S3, Lambda, ECR, Athena, EC2).Conoscenza di base di ambienti containerizzati su tecnologia Docker.Conoscenza della metodologia Agile e dei principali strumenti per la gestione dell'agile sprint (Jira).Preferibile una esperienza di base nello sviluppo software in modalità MLOps o DevOps. Esperienza base nello sviluppo di pipelines CI/CD.Caratteristiche personaliSpiccato spirito analitico.Forte senso di responsabilità.Approccio dinamico con elevata proattività e curiosità.Forte orientamento al risultato.Capacità di problem solving.Ottime capacità comunicative e relazionali.Ottima capacità di lavorare efficacemente in team.CANDIDATI
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