Grundlæggende

Data Scientist/ML Engineer (Rif. 2026-55)

piemonte, Italy Selskab: JR Italy Klient / Arbejdsgiver: aizoOn Technology Consulting
Opslået: 18.05.2026
Afslutningsdato: 02.07.2026
Jobreference: 1ae02f1b1df4e92e49e9a039b8c224a3

Jobinformation

Beliggenhed
piemonte, Italy
Selskab
JR Italy
Klient / Arbejdsgiver
aizoOn Technology Consulting
Jobreference
1ae02f1b1df4e92e49e9a039b8c224a3
Listetype
Grundlæggende
EU-arbejdstilladelse kræves
Nej
Opslået
18.05.2026
Afslutningsdato
02.07.2026

Jobbeskrivelse

aizoOn, società di tecnologia e consulenza, indipendente, operante a livello globale, ricerca un / a Data Scientist/ML Engineer, da inserire all'interno del mercato Finance di aizoOn per un importante cliente bancario. Massimizzi le sue possibilità di successo assicurandosi che il suo CV e le sue competenze corrispondano ai requisiti di questa posizione. La figura sarà coinvolta in progetti finalizzati allo sviluppo end-to-end di soluzioni data-driven e di Machine Learning in ambito AI. Principali responsabilità e attività Data engineering, data exploration e data preparation sulla base delle specifiche richieste dai clienti interni Sviluppo, validazione e deployment di modelli di Machine Learning, con successivo monitoraggio delle soluzioni in produzione Implementazione di modelli predittivi (supervised e unsupervised) Progettazione e sviluppo di use case di Generative AI basati su Large Language Models Implementazione di API e script per rendere operativi i modelli sviluppati all'interno del contesto applicativo aziendale PROFILO Laurea magistrale in materie STEM (preferibilmente Ingegneria Informatica, Data Science, Statistica, Matematica o Fisica) Buona conoscenza della lingua inglese Esperienza pregressa di almeno 2 anni nel ruolo COMPETENZE TECNICHE Conoscenza di Python e principali librerie (es: scikit-learn, Pandas, NumPy) Conoscenza di SQL Conoscenza di Docker Conoscenza delle principali tecniche di Machine Learning e Data Mining Nice to have xlwpduy Pregressa esperienza nello sviluppo di modelli predittivi e/o nell'utilizzo di LLM Conoscenza di altri linguaggi di programmazione (es. R, Scala) Conoscenza di framework per Big Data (es. Hadoop, Spark, Kafka) Esperienza con tool di MLOps Esperienza con strumenti di Business Intelligence (Power BI, Board, ecc.) SEDE DI LAVORO Biella, Torino Possibilità di smart-working The job

Færdigheder

apply blended learning apply for research funding apply research ethics and scientific integrity principles in research activities build recommender systems Business Analytics Business Intelligence collect ICT data communicate with a non-scientific audience Computational Biology Computer Simulation conduct research across disciplines create data models Data Engineering data ethics Data Mining Data Models data quality assessment Data Science data visualisation software define data quality criteria deliver visual presentation of data demonstrate disciplinary expertise design database in the cloud design database scheme develop data processing applications develop professional network with researchers and scientists Digital Curation disseminate results to the scientific community draft scientific or academic papers and technical documentation empirical analysis establish data processes evaluate research activities execute analytical mathematical calculations Hadoop handle data samples Healthcare Analytics image recognition implement data quality processes increase the impact of science on policy and society information categorisation Information Extraction integrate gender dimension in research integrate ICT data interact professionally in research and professional environments interpret current data LDAP LINQ make data-driven decisions manage data manage data collection systems manage findable accessible interoperable and reusable data manage ICT data architecture manage ICT data classification manage intellectual property rights manage open publications manage personal professional development manage research data Marketing Analytics mathematical modelling MDX mentor individuals multidisciplinary research N1QL normalise data online analytical processing operate open source software perform data cleansing perform data mining perform project management perform scientific research promote open innovation in research promote the participation of citizens in scientific and research activities promote the transfer of knowledge publish academic research quantitative analysis query languages report analysis results Research Design resource description framework query language Scientific Computing scientific literature Social Network Analysis SPARQL speak different languages State Estimation statistical modeling techniques Statistics synthesise information teach in academic or vocational contexts think abstractly Unstructured Data use data processing techniques use databases use spreadsheets software visual presentation techniques write scientific publications XQuery

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