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.
