In sintesi
- Mansioni: Guida lo sviluppo di soluzioni ML e DL in un laboratorio di intelligenza artificiale.
- Azienda: Laboratorio innovativo con un team multidisciplinare e focus su risultati concreti.
- Benefit: Lavoro ibrido, assicurazione sanitaria, ticket restaurant e supporto alla genitorialità.
- Altre informazioni: Opportunità di mentoring e crescita professionale in un ambiente dinamico.
- Perché questo lavoro: Unisci impatto tecnologico e consulenza strategica in un contesto internazionale.
- Qualifiche: 3-6 anni di esperienza in Data Science e padronanza di Python e ML.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 110000 € per anno.
Overview
In questo ruolo puoi guidare lo sviluppo di soluzioni ML e DL end-to-end all’interno di un laboratorio di intelligenza artificiale.
Lavorerai in un team multidisciplinare che integra ricerca, engineering e delivery per trasformare l’innovazione in risultati concreti per i clienti.
Gestirai feature engineering avanzato, selezione modelli e tuning su dataset complessi e di grandi dimensioni, con focus su robustezza e deploy in ambienti reali.
Avrai l’opportunità di contribuire a framework di Responsible & Explainable AI e di mentorare profili junior.
Unisci impatto tecnologico e consulenza strategica in un contesto internazionale e in rapida evoluzione.
- Retribuzione / Benefits
- lavoro ibrido con possibilità di remoto
- assicurazione sanitaria
- check-up agevolati
- ticket restaurant
- piano welfare integrativo
- supporto alla genitorialità
- Responsabilità
- Guidare progettazione e sviluppo di soluzioni ML/DL end-to-end, dalla definizione del problema al modello, valutazione e deployment
- Eseguire feature engineering avanzato, model selection e iperparametri tuning su dataset complessi
- Condurre analisi statistiche avanzate (modelli bayesiani, inferenza causale, design sperimentale) per supportare decisioni strategiche
- Collaborare con AI Engineer e MLOps per la produzione, garantendo qualità, riproducibilità e monitoraggio
- Contribuire a framework metodologici e linee guida di Responsible & Explainable AI
- Fare mentoring tecnico e scientifico a profili junior mediante code review e affiancamento sui progetti
- Requisiti fondamentali
- Da 3 a 6 anni di esperienza in ruoli di Data Scientist o ML Researcher, preferibilmente in contesti consulenziali o industriali
- Padronanza avanzata di Python e dell’ecosistema DS/ML (scikit-learn, Py Torch o Tensor Flow, statsmodels)
- Solide basi in statistica e nei principali paradigmi di ML/DL supervisionato e non supervisionato
- Esperienza nel portare modelli in produzione e nell’integrazione con pipeline MLOps
- Capacità di tradurre problemi di business complessi in formulazioni statistiche e di comunicarne i risultati a stakeholder tecnici e non
- Comunicazione chiara con stakeholder tecnici e non
- Mentoring e condivisione della conoscenza
- Team collaboration e capacità di lavorare in contesti multidisciplinari
- Python e relativo ecosistema DS/ML (scikit-learn, Py Torch o Tensor Flow, statsmodels)
- Statistica avanzata (inferenza, modelli lineari, inferenza bayesiana)
- Esperienza in integrazione pipeline MLOps e deployment di modelli
Senior Data Scientist – BIP AI LAB in Mantova datore di lavoro: Business Integration Partners
Lavorare come Cloud & Martech Data Architect in questa azienda significa entrare a far parte di un team globale dedicato all'innovazione tecnologica e alla trasformazione digitale. Offriamo un ambiente di lavoro flessibile, opportunità di formazione continua e un forte supporto per l'equilibrio vita-lavoro, il tutto in un contesto stimolante che promuove la crescita professionale e la collaborazione tra diverse funzioni. Unisciti a noi per contribuire a progetti significativi e innovativi nel campo del Martech, mentre esplori le sinergie tra AI e soluzioni SaaS.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Business Integration Partners
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Scientist – BIP AI LAB in Mantova
✨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 Business Integration Partners
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Business Integration Partners! 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 – BIP AI LAB in Mantova
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 Business Integration Partners. 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 Business Integration Partners. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Business Integration Partners
✨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.
