Основы

Senior Customer Data Scientist & AI Consultant - Milano [ADV]

pavia, lombardia, Italy Компания: JR Italy Клиент / Работодатель: PwC South Africa
Опубликовано: 01.06.2026
Дата закрытия: 16.07.2026
Рекомендация по вакансии: 124428853931566694433713

Информация о вакансии

Расположение
pavia, lombardia, Italy
Компания
JR Italy
Клиент / Работодатель
PwC South Africa
Рекомендация по вакансии
124428853931566694433713
Тип листинга
Основы
Требуется разрешение на работу в ЕС
Нет
Опубликовано
01.06.2026
Дата закрытия
16.07.2026

Описание должности

Vuoi essere al centro di prospettive di crescita uniche? Entra all’interno del team di Customer di PwC e diventa Senior Customer Data Scientist & AI Consultant

Responsibilities
  • Disegno, sviluppo, test e misurazione delle performance di modelli di Machine Learning e di modelli statistici in ambito Marketing e Sales: segmentazioni, Customer scoring, modelli di classificazione, modelli predittivi, modelli di propensione/raccomandazione;
  • Sviluppo e implementazione di tecniche di Generative AI per la creazione di soluzioni conversazionali innovative, utilizzando tecnologie basate su Large Language Model (LLM) e framework quali il Retrieval Augmented Generator (RAG);
  • Analisi dati avanzate sul comportamento dei Clienti sia su canali fisici che digitali attraverso esplorazione di dati strutturati e non strutturati, al fine di ottenere insight di business;
  • Sviluppo di analisi quantitative e modelli di Machine Learning a supporto di progettualità di data-driven Strategy & Decision Making;
  • Raccolta dei requisiti progettuali a diretto contatto con il cliente per il disegno e l’implementazione di soluzioni data-driven ed AI-driven.
Qualifications
  • Laurea magistrale preferibilmente in ingegneristico o scientifico (es. Data Science, Ingegneria Informatica, Ingegneria Matematica, Informatica, Statistica, Matematica, Fisica);
  • 3‑4 anni di esperienza in aziende leader nel proprio mercato di riferimento o in primarie società di consulenza su progetti di Advance Analytics e Data Science in ambito Marketing;
  • Conoscenza approfondita del linguaggio Python;
  • Buona conoscenza dei database relazionali e del linguaggio SQL;
  • Esperienza nell’utilizzo di piattaforme Cloud come AWS, Azure e GCP;
  • Conoscenza delle tecnologie basate su Large Language Model (LLM) e tecniche di Generative AI (RAG o PEFT) e delle framework agentici avanzati (LangChain, AutoGen);
  • Forti competenze analitiche con interesse nell’utilizzo dei dati per trovare soluzioni funzionali, creative e innovative a problemi complessi;
  • Comunicazione fluente in inglese, sia scritta sia parlata;
  • Ottime capacità relazionali e comunicative per instaurare rapporti di fiducia con i clienti;
  • Desiderio di lavorare in team, coordinare gruppi di lavoro e crescere professionalmente in un ambiente dinamico, stimolante e positivo.
#J-18808-Ljbffr

Навыки

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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