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