In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa soluzioni AI/ML per trasformare opportunità di business in prodotti di valore.
- Azienda: Bvlgari, un marchio iconico con una reputazione globale nel lusso.
- Benefit: Stipendio competitivo, opportunità di crescita e ambiente di lavoro inclusivo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con focus su responsabilità sociale e sostenibilità.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti innovativi che fanno la differenza nel mondo del lusso.
- Qualifiche: Laurea in Data Science o discipline quantitative e esperienza in AI/ML.
Drive the design, development, validation and industrialization of Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence solutions that transform business opportunities into scalable, governed and value-generating Data & AI products. Within the central Data & AI Product Unit, the Data Scientist partners with business stakeholders, Data Architects, Data Engineers, Data Domain Owners, Business Product Owners and Data Governance teams to identify high-value AI/ML use cases, build robust analytical solutions, and integrate them into enterprise processes and platforms. The role contributes to the Data & AI transformation agenda by combining statistical rigour, technical excellence, business understanding, Responsible AI principles and production-oriented delivery across traditional AI/ML, Generative AI and Agentic AI initiatives.
Job responsibilities- Design, develop and validate advanced Machine Learning, Artificial Intelligence and predictive analytics models to address concrete business challenges and generate measurable business value.
- Build models for forecasting, recommendation, propensity/scoring, optimization, classification, clustering, anomaly detection, simulation and decision support.
- Analyse large, complex and heterogeneous datasets to identify patterns, drivers, risks, opportunities and actionable insights supporting strategic and operational decision-making.
- Apply statistical, econometric, machine learning and experimentation techniques, including model validation, performance evaluation and explainability approaches.
- Partner with business stakeholders and Data Factory actors to translate business needs into clear AI/ML problem statements, analytical approaches, success metrics and delivery priorities.
- Contribute to the qualification and prioritization of AI use cases by assessing feasibility, expected value, data readiness, scalability, risks and adoption requirements.
- Collaborate with business data teams and domain experts to ensure that model assumptions, input data, KPIs and outputs are meaningful, understandable and operationally usable.
- Design and improve scalable data science pipelines covering data preparation, feature engineering, experiment tracking, model training, validation, deployment and monitoring.
- Work with Data Engineering, Software Engineering, Enterprise Architecture and platform teams to integrate AI/ML solutions into production environments and enterprise applications.
- Ensure model lifecycle management practices, including versioning, reproducibility, CI/CD alignment, monitoring, drift detection, retraining triggers and controlled release management where applicable.
- Support the transition from proof of concept to production-grade AI products, avoiding isolated prototypes and contributing to reusable capabilities where appropriate.
- Contribute to the assessment, design and implementation of Generative AI and Agentic AI solutions, in collaboration with architecture, security, governance and business stakeholders.
- Evaluate the appropriate use of foundation models, RAG patterns, agents, orchestration frameworks, internal knowledge bases and business rules depending on the use case.
- Ensure AI solutions comply with internal governance, documentation, validation, security, privacy, data governance and Responsible AI standards throughout the lifecycle.
- Contribute to Responsible AI assessments, model documentation, auditability, transparency, explainability, human oversight and risk mitigation.
- Produce clear presentations, reports, dashboards and visual explanations to communicate technical findings, recommendations and business implications to technical and non-technical stakeholders.
- Support adoption by explaining how AI/ML outputs should be interpreted and embedded in business processes.
Technical Skills
- Bachelor’s or Master’s degree in Data Science, Computer Science, Artificial Intelligence, Mathematics, Statistics, Engineering, Physics, Operations Research or another quantitative discipline.
- Proven experience in Data Science, Machine Learning, predictive analytics or applied AI in complex business and technology environments.
- Experience bringing analytical or AI solutions beyond experimentation into business adoption or production use is strongly preferred.
- Strong knowledge of statistics, supervised and unsupervised learning, predictive modelling, optimisation, experimentation and model validation.
- Advanced programming skills in Python and hands-on use of data science / ML libraries such as Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch or equivalent.
- Strong SQL skills and experience working with large-scale data processing, cloud analytics and enterprise data platforms.
- Experience with model deployment, MLOps practices, CI/CD, Git-based version control, experiment tracking, model monitoring and reproducible development.
- Familiarity with Generative AI, LLMs, RAG, prompt engineering, agentic patterns and frameworks such as OpenAI APIs, Gemini, LangChain or equivalent is a strong advantage.
Soft Skills
- Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to translate complex business challenges into practical AI-driven solutions.
- Business curiosity and ability to understand processes, KPIs and decision flows before selecting technical solutions.
- Excellent communication and presentation skills, with the ability to explain complex technical topics to both technical and non-technical stakeholders.
- Strong collaboration and stakeholder management across multidisciplinary and international teams.
- Curiosity, innovation mindset and passion for emerging AI technologies, while maintaining rigour, pragmatism and delivery focus.
- High ownership, accountability and commitment to quality, documentation and continuous improvement.
For new joiners in this role in Italy, the initial annual gross salary is EUR 50.000.
This salary has been determined on the basis of objective and gender-neutral criteria and corresponds to the compensation normally granted for this position at the time of publication of this job posting. Actual compensation may vary depending on factors such as your unique combination of experience and skills, seniority, and current organizational needs.
In addition to the benefits provided by law, further benefits may be granted in accordance with current company policies.
The employment relationship will be governed by the provisions of the applicable national collective bargaining agreement (CCNL Terziario, Distribuzione e Servizi), as applied by Bulgari in Italy.
Bvlgariwas founded in the heart of Rome in 1884.Over the decades, the Brand has established a worldwide reputation as magnificent Roman High Jeweler and icon of Italian art of living.Through a pioneering vision, the company’s international success has evolved into a global and diversified luxury purveyor of products and services, ranging from fine jewels and high-end watches to accessories and perfumes, and featuring an extended network of boutiquesand hotels.Demonstrated through its numerous philanthropic partnerships,Bvlgarideeply believes in innovating the present for a sustainable future through its commitmentto Social & Environmental Responsibility and giving back to nature and to the community. In 2024 the Maison announced the creation of Fondazione Bvlgari, reinforcing its devotion to building a meaningful tomorrow through care, generosity and long-term dedication.
Crafting Dreams Starts With YoursAt LVMH, people make the difference in the art of crafting dreams.Our people fuel our dynamic, entrepreneurial culture. We value collective ambitions, encouraging our talents to push boundaries and champion a curious, audacious state of mind. Our commitment to excellence is reflected in nurturing every individual with a growth mindset and development opportunities, consistently empowering them to reach their full potential. We are actively committed to positive impact through an inclusive environment that supports and gives back to our talented community.Join us at LVMH, where your talent is at the heart of our collective successes.
#J-18808-LjbffrData Scientist datore di lavoro: LVMH Group
Bvlgari è un datore di lavoro eccezionale, situato nel cuore di Roma, che offre un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo. Con un forte impegno per la crescita professionale, i dipendenti hanno accesso a opportunità di sviluppo continuo e a una cultura aziendale che valorizza l'innovazione e la responsabilità sociale. Unirsi a Bvlgari significa contribuire a progetti significativi in un contesto di lusso, dove il talento individuale è al centro del successo collettivo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist
✨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 LVMH Group
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di LVMH Group! 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 Data Scientist
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 LVMH Group. 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 LVMH Group. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso LVMH Group
✨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.