In sintesi
- Mansioni: Analizza e interpreta grandi volumi di dati per generare insight utili.
- Azienda: Spindox, un'azienda innovativa nel campo della Data Science e AI.
- Benefit: Contratto stabile, retribuzione competitiva e ambiente di lavoro inclusivo.
- Altre informazioni: Opportunità di crescita professionale in un team multidisciplinare.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti all'avanguardia in Data Analytics e AI, facendo la differenza.
- Qualifiche: PhD o Laurea Magistrale in Data Science e ottima conoscenza di Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 70000 - 90000 € per anno.
Per progetti innovativi in ambito Data Analytics, Artificial Intelligence e Machine Learning, siamo alla ricerca di un/una AI & Data intelligence Research Engineer da inserire all’interno di team multidisciplinari impegnati nell’analisi e valorizzazione dei dati.
La risorsa si occuperà di elaborare, analizzare e interpretare grandi volumi di dati attraverso tecniche statistiche avanzate e modelli di Machine Learning, con l’obiettivo di estrarre insight utili e generare valore per il business e per i clienti.
- Attività principali
- Analizzare e processare dati strutturati e non strutturati provenienti da fonti eterogenee
- Sviluppare modelli statistici e algoritmi di Machine Learning e Deep Learning
- Identificare pattern, trend e opportunità attraverso tecniche avanzate di analisi dei dati
- Realizzare dashboard e strumenti di visualizzazione a supporto dei processi decisionali
- Collaborare con team tecnici e stakeholder di business per trasformare i requisiti in soluzioni data-driven
- Contribuire a progetti di innovazione e ricerca applicata in ambito Data Science e Artificial Intelligence
- Requisiti
- Ph D o Laurea Magistrale in Data Science, Ricerca Operativa, Ingegneria Informatica, Informatica o discipline affini
- Ottima conoscenza del linguaggio di programmazione Python
- Gradita conoscenza del linguaggio Java
- Esperienza nell’utilizzo dei principali toolkit e librerie di Data Science e Machine Learning
- Esperienza con framework di Deep Learning quali Py Torch e Tensor Flow
- Conoscenza delle principali architetture e tecniche di AI Generativa, inclusi Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Vector Database
- Conoscenza dei database relazionali e del linguaggio SQL
- Conoscenza dei principali strumenti di Data Visualization, tra cui Plotly. js, D3. js, ggplot, Tableau e Qlik View
- Solide competenze nell’analisi e interpretazione dei dati mediante tecniche statistiche e modelli predittivi
- Passione per la Data Exploration, l’analisi dei dati e la realizzazione di modelli a supporto dei processi decisionali
- Approccio quantitativo, spiccate capacità analitiche e orientamento al problem solving
- Buona conoscenza della lingua inglese, scritta e parlata
Cosa ti offriamo?
- Contratto di assunzione con applicazione del CCNL Metalmeccanico Industria.
- La retribuzione sarà definita in coerenza con il livello di inquadramento previsto per la posizione e sulla base di criteri oggettivi e neutrali rispetto al genere.
- Le informazioni relative alla fascia retributiva prevista per il ruolo saranno condivise nelle prime fasi del processo di selezione
“L’offerta è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L.903⁄77 – L.125⁄91).
Spindox promuove un ambiente di lavoro inclusivo e assicura pari opportunità di impiego a tutte le persone, indipendentemente da genere, età, nazionalità, cultura, orientamento personale o credo.”
AI & Data intelligence Research Engineer datore di lavoro: Spindox
Spindox è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro stimolante e inclusivo, ideale per chi desidera crescere nel campo dell'Intelligenza Artificiale e della Data Science. I dipendenti possono beneficiare di opportunità di sviluppo professionale attraverso progetti innovativi e collaborazioni multidisciplinari, il tutto in una località che promuove la diversità e l'uguaglianza. Con un contratto di assunzione conforme al CCNL Metalmeccanico Industria, Spindox garantisce una retribuzione equa e trasparente, valorizzando le competenze e l'impegno dei propri collaboratori.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere AI & Data intelligence Research Engineer
✨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 Spindox
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Spindox! 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 AI & Data intelligence Research Engineer
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 Spindox. 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 Spindox. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Spindox
✨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.
