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Senior Data Scientist

Principali responsabilità:

  • Agisce da problem solver rispetto a complesse questioni di analisi utilizzando tecniche avanzate di statistica e di machine learning
  • Ha la capacità di tradurre le domande di business ed esigenze in approcci analitici con l’obiettivo di produrre risultati affidabili e solidi per supportare il processo decisionale
  • Trasferire gli insight, sintetizzando i risultati in azioni concrete
  • Progetta e conduce analisi end-to-end dall'identificazione delle fonti, sino alla presentazione dei risultati attraverso le fasi di cleaning, modellizzazione e mining
  • Manipola formati dati comuni e JSON
  • Si occupa della definizione del prototipo di modelli statistici predittivi per fornire soluzioni ottimali in ottica omnichannel
  • Sfrutta i data patterns e altri modelli di sviluppo per ottimizzare il codice e ridurre il peso computazionale
  • Progetta e sviluppa modelli e algoritmi che identifichino metriche e KPI di profilazione
  • Ha le competenze di sviluppo, training, test, deploy e manutenzione di modelli ML e AI in generale
  • Utilizzare differenti tecniche di analisi e visualizzazione dati (data mining, data exploration, Tableau, ecc.) per rispondere alle principali domande del business
  • Identifica opportunità di miglioramento e/o ottimizzazione dei modelli di analisi, a supporto della customer acquisition ed engagement e dei risultati di business aziendali
  • Interagisce e si interfaccia con gli IT Manager delle varie funzioni o partner esterni
  • Lavora in un ambiente dinamico e orientato alle soluzioni incentrate sui risultati, analisi e reportistica clienti.

Must have:

  • Laurea magistrale, preferibilmente in una materia quantitativa come Statistica, Matematica, Fisica, Informatica o Ingegneria.
  • Approccio Consulting e capacità espositive.
  • Proattività, flessibilità e ottime capacità relazionali, capacità di lavorare in team.
  • Esperienza di collezione, preparazione e interrogazione di dati strutturati e dati non strutturati - conoscenza di SQL.
  • Esperienza di pre-processing, pulizia e normalizzazione dei dati.
  • Esperienza di analisi esplorativa (analisi descrittiva e analisi inferenziale).
  • Conoscenza approfondita di tecniche statistiche applicate alla data science.
  • Approfondita conoscenza dei principali linguaggi di programmazione per fini analitici (Python o R) e dei tool di data visualization (es: Tableau, GGplot, Panel, Dash).
  • Esperienza con IDE Jupyter.

Nice to have:

  • Un caso di datascience da presentare.
  • Esperienza con l'architettura orientata ai servizi (Service Oriented Architecture) e sicurezza delle informazioni.
  • Capacità di sviluppare interfacce front-end per facilitare l'utilizzo delle soluzioni AI/ML
  • Conoscenza di domini aperti (GDO, HoReCa, manifatturiero,…).
  • Conoscenza della lingua inglese.

 Soft skills:

  • Disponibilità a continuare ad apprendere nuove tecnologie.
  • Capacità di fornire assistenza tecnica e orientamento al personale tecnico e non tecnico.
  • Propensione e disponibilità a saper gestire i picchi di lavoro.
  • Orientamento al raggiungimento dei risultati.


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