In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli idrologici avanzati e collabora a progetti innovativi.
- Azienda: Ayesa Digital, un'azienda tecnologica globale con una missione condivisa.
- Benefit: Progetti prestigiosi, ambiente internazionale e supporto continuo da esperti.
- Altre informazioni: Ambiente inclusivo che promuove la diversità e l'uguaglianza.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza in progetti europei ad alto impatto e innovazione.
- Qualifiche: Master e 15 anni di esperienza in IT o scienze dei dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Every professional in our company is essential.
Thanks to their talent, we continue to expand: today, we are a global team of more than 11,000 people working toward a shared mission.
Ayesa Digital is currently participating in high-impact European Union projects designed to address major European challenges and drive science and innovation.
These strategic technological initiatives stand out for their international scope and strong commitment to socially oriented results.
We are looking for a highly experienced
Senior Data Scientist to support the development and evolution of advanced environmental and hydrological modelling solutions within a leading international research environment.
The successful candidate will contribute to the continuous development of
LISFLOOD , the European Commission's open-source hydrological model, with a strong focus on scientific computing, machine learning integration, high-performance computing, and large-scale environmental data processing.
This role offers the opportunity to collaborate with international research teams and contribute to innovative solutions supporting flood forecasting, drought monitoring, climate change impact assessment, and disaster risk management.
Key Responsibilities
- Further develop, maintain and deploy the open-source hydrological model LISFLOOD and its associated data processing tools.
- Improve model input/output processes, scalability and performance across High Performance Computing (HPC) infrastructures.
- Design and implement machine learning solutions to enhance hydrological modelling capabilities.
- Develop machine learning-based surrogates and neural network approaches for parameter estimation, model regionalization and calibration.
- Support calibration activities of hydrological models at European and global scale.
- Conduct software testing activities, improve unit testing frameworks and contribute to code quality initiatives.
- Maintain and manage scientific data repositories, including meteorological forcing datasets and static geographical datasets.
- Support the integration and merging of multiple LISFLOOD versions into the master codebase.
- Develop and improve tools for preparing, processing and analysing hydrological model input and output data.
- Provide technical support and guidance to users and project teams working with LISFLOOD and related technologies.
- Support deployments on institutional infrastructures and Euro HPC environments.
- Produce technical documentation, user guides and project deliverables while collaborating with multidisciplinary teams and stakeholders.
- Communicate model behaviour, results and limitations clearly to both technical and non-technical audiences.
- What we are looking for
- Required Qualifications
- Master's degree or equivalent higher education qualification (EQF Level 7).
- Minimum 15 years of professional experience in IT, software engineering, data science or related fields.
- Fluent English and Italian language skills, both written and spoken (minimum B2 level).
- Specialization certificate in Deep Learning.
- Technical Expertise
- At least 6 years of hands‑on experience developing software solutions in
Python .
- At least 6 years of experience in code delivery, software maintenance and unit testing practices.
- At least 4 years of experience applying
Machine Learning frameworks and technologies.
- At least 4 years of experience working with scientific data formats, particularly net CDF .
- Strong experience maintaining and enhancing open-source software projects.
- Advanced knowledge of scientific Python libraries including
Num Py, Pandas, Xarray and Numba .
- Proven experience with
- Py Torch and
Keras for Deep Learning applications.
- Expertise using
Neural Hydrology for hydrological machine learning applications.
- Experience working with the
OS LISFLOOD hydrological modelling framework.
- Solid understanding of containerization technologies such as
Docker .
- Experience operating within High Performance Computing environments, including
Euro HPC platforms.
- Knowledge of source code management and issue tracking tools.
What We Offer
- Prestigious projects within European institutions.
- International, innovative, and multicultural environments.
- Continuous support from a team of experts in EU projects.
If you are ambitious, enthusiastic, and seeking a new professional challenge in international projects with real-world impact, this is the place for you!
In accordance with Organic Law 3/2007 of March 22, the company is committed to promoting the defense and effective application of the principle of equality between men and women, preventing any type of labor discrimination based on sex, and guaranteeing equal entry opportunities.
Furthermore, we promote diversity and reject any discrimination based on race, gender, functional diversity, religion, sexual orientation, gender identity, or any other personal or social condition, striving to build an inclusive and enriching environment.
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Senior Data Scientist in Lucca datore di lavoro: Ayesa Digital
Ayesa Digital è un datore di lavoro eccezionale, offrendo opportunità uniche per i professionisti nel campo della scienza dei dati all'interno di un ambiente di ricerca internazionale. Con progetti prestigiosi e un forte impegno verso risultati socialmente orientati, i dipendenti possono crescere professionalmente collaborando con team multiculturali e contribuendo a soluzioni innovative per affrontare le sfide ambientali. La cultura aziendale promuove la diversità e l'inclusione, garantendo un ambiente di lavoro stimolante e rispettoso.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Scientist in Lucca
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Ayesa Digital
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Ayesa Digital! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Senior Data Scientist in Lucca
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Ayesa Digital. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Ayesa Digital. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Ayesa Digital
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
