In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa modelli di Machine Learning e AI Generativa.
- Azienda: Ambiente dinamico e innovativo con un team giovane.
- Benefit: Crescita professionale, formazione continua e lavoro ibrido.
- Altre informazioni: Ampia autonomia decisionale e impatto diretto sulle scelte strategiche.
- Perché questo lavoro: Guida progetti all'avanguardia e fai la differenza nel tuo campo.
- Qualifiche: Laurea in Informatica o discipline affini e 4-5 anni di esperienza.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 120000 € per anno.
Il ruolo
Stiamo cercando un/una Data Scientist Senior da inserire nel nostro team R&D, con un ruolo di riferimento tecnico per il gruppo. La persona selezionata guiderà la progettazione, lo sviluppo e la messa in produzione di modelli di Machine Learning e AI Generativa, affiancando e facendo crescere le figure più junior del teams e contribuendo alle scelte architetturali e strategiche sui progetti di data science.
Le tue responsabilità
- Progettare, sviluppare e mettere in produzione modelli di Machine Learning e AI Generativa, garantendone accuratezza, scalabilità e affidabilità nel tempo
- Definire l’architettura delle pipeline di data processing per progetti IoT, Smart Living e Big Data Analytics, assicurando qualità e coerenza dei dati lungo tutto il ciclo di vita.
- Guidare l’integrazione di modelli di AI Generative (es: GPT, DALL-E e soluzioni agentiche) in sistemi di raccomandazione, analisi predittiva e interazioni uomo-macchina
- Collaborare con software engineer e data engineer per validare i dati, definire metriche e rendere più robusti i sistemi di reporting e analytics
- Affiancare, formare e fare da mentor alle figure junior del team, rivendendone il lavoro e favorendone la crescita tecnica.
- Interfacciarti con stakeholder e clienti per tradurre esigenze di business in soluzioni analitiche, contribuendo anche ad attività di presales
- Esplorare in autonomia nuove tecnologie e use case, contribuendo alla strategia R&D e alla community tecnica interna
Requisiti
- Laurea magistrale in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica o discipline affini
- Almeno 4-5 anni di esperienza in Data Science e Machine Learning Conoscenza avanzata di Python e delle principali librerie di Data Science e Machine Learning (Pandas, NumPym, Scikit-learn, PyTorch/Keras)
- Esperienza solida con modelli statistici e di ML classico (es SVM, alberi decisionali, feed forward neural network) oltre che con architetture di Deep Learning.
- Conoscenza avanzata di SQL e di ambienti di cloud/data platform (es: Databricks, AWS, Azure, Google Cloud)
- Esperienza pratica con le API di Open AI e con l’integrazione di modelli di AI Generativa in applicazioni reali
- Solide basi di programmazione a oggetti
- Capacità di lavorare in autonomia, gestire priorità e interfacciarti con team funzionali e clienti
- Ottima conoscenza lingua inglese
Competenze aggiuntive (nice to have)
- Esperienza con CNN/GAN e altre architetture di Deep Learning avanzate
- Conoscenza di strumenti per il ciclo di vita dei modelli come MLflow e di framework di orchestrazione (Airflow, Kubernetes, Docker)
- Esperienza con piattaforme cloud specifiche per AI/ML (es Vertex AI, BigQuery ML, Azure ML)
- Esperienza con sistemi di versionamento del codice (Git) e ambienti di sviluppo come VS Code
Cosa offriamo
- Un ruolo di riferimento tecnico in un ambiente dinamico, giovane e orientato all’innovazione
- La possibilità di guidare progetti che integrano AI Generativa e tecnologie di frontiera, dall’idea alla produzione
- Percorsi di crescita professionale, formazione continua e possibilità di mentoring verso i colleghi più junior
- Ampia autonomia decisionale e un impatto diretto sulle scelte tecniche e strategiche del team R&D
- Modalità di lavoro ibrida e retribuzione commisurata all’esperienza
Senior Data Scientist datore di lavoro: Social Thingum
Unisciti a noi come Data Scientist Senior e scopri un ambiente di lavoro stimolante e innovativo, dove la tua esperienza sarà valorizzata e potrai guidare progetti all'avanguardia nel campo dell'AI Generativa. Offriamo opportunità di crescita professionale, formazione continua e un forte supporto per lo sviluppo delle competenze, il tutto in un contesto dinamico e giovane che promuove l'autonomia decisionale e l'impatto diretto sulle scelte strategiche del team R&D.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior 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 Social Thingum
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Social Thingum! 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
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 Social Thingum. 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 Social Thingum. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Social Thingum
✨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.
