AI & Data Engineer

Job Description

KeyBiz è una società di consulenza specializzata in trasformazione digitale e servizi IT per clienti enterprise. Operiamo in contesti internazionali strutturati, con un forte focus sull’innovazione e l’eccellenza operativa. La nostra cultura aziendale valorizza la collaborazione, la crescita professionale e l’adozione di tecnologie all’avanguardia per supportare i nostri clienti nel percorso di digitalizzazione.

Descrizione del ruolo

Stiamo cercando un/una AI & Data Engineer da inserire in un contesto internazionale presso un cliente del settore telecomunicazioni. La risorsa si occuperà della progettazione e dello sviluppo di soluzioni di machine learning, pipeline dati e applicazioni GenAI su piattaforma Microsoft Azure e Microsoft Fabric, a supporto dei processi operativi e dei servizi digitali. Lavorerà su grandi volumi di dati, dalla costruzione di pipeline scalabili alla realizzazione di modelli predittivi (forecasting, anomaly detection) e di automazioni basate su LLM, integrando i risultati negli ambienti Microsoft del cliente, con una conoscenza di base delle dinamiche di Service Management.

Responsabilità principali

• Progettare, sviluppare e mettere in produzione modelli di machine learning (LightGBM, scikit-learn) per forecasting, analisi di serie storiche e anomaly detection, curando feature engineering e valutazione dei modelli;
• Realizzare e mantenere pipeline di dati ETL/ELT scalabili con PySpark e Spark su grandi dataset, garantendo qualità, affidabilità e performance;
• Sviluppare e gestire soluzioni di data engineering su Microsoft Fabric (Lakehouse, Fabric Notebooks, Delta Lake);
• Progettare e sviluppare applicazioni GenAI basate su Azure OpenAI e OpenAI API, con prompt engineering e architetture RAG, per automazioni su estrazione dati, arricchimento ticket e reportistica;
• Analizzare e visualizzare i dati con Python (pandas, numpy, matplotlib) per produrre metriche e insight per stakeholder IT e business;
• Integrare le soluzioni con l’ecosistema Microsoft tramite Microsoft Graph API e SharePoint API, gestendo autenticazione e autorizzazione con Entra ID, App Registration e OAuth2/MSAL;
• Applicare pratiche di software engineering (Git, codice Python modulare, API, testing, exception handling, CI/CD) per soluzioni robuste e manutenibili;
• Identificare, valutare e prototipare nuovi casi d’uso AI in ambito Service Operations;
• Contribuire in modo di base ai processi Incident, Problem e Request Fulfillment e aggiornare la documentazione tecnica (knowledge base, SharePoint, ServiceNow);
• Collaborare quotidianamente con team internazionali (Operations, Service Desk, Vendor, Business) e preparare presentazioni tecniche in italiano e inglese.

Requisiti essenziali

• Laurea STEM o esperienza pratica equivalente;
• Esperienza concreta nello sviluppo di automazioni con Copilot, AI/GenAI, prompt design e micro-automazioni;
• Eccellente conoscenza della lingua inglese per reportistica, presentazioni e interazioni operative;
• Buona padronanza di Microsoft Office, in particolare Excel (formule, pivot, grafici) e PowerPoint;
• Spiccate capacità analitiche e di sintesi orientate al passaggio dai dati alle azioni;
• Proattività, autonomia operativa e attitudine al lavoro in team.

Competenze tecniche

• Machine Learning: LightGBM, scikit-learn, forecasting, time series, anomaly detection, feature engineering, model evaluation;
• Python: Python, pandas, numpy, matplotlib;
• Data Engineering: PySpark, Spark, ETL/ELT, data pipeline, large datasets;
• Microsoft Fabric: Fabric, Lakehouse, Fabric Notebooks, Spark, Delta Lake;
• GenAI / LLM: Azure OpenAI, OpenAI APIs, prompt engineering, RAG;
• Azure: Azure services, Entra ID, App Registration, authentication;
• Microsoft integration: Microsoft Graph API, SharePoint API, OAuth2/MSAL;
• Software Engineering: Git, modular Python, APIs, testing, exception handling, CI/CD.

Requisiti preferenziali

• Minima esperienza, anche pregressa, in ambito Service Management / IT Operations (ticketing, KPI, processi ITSM);
• Conoscenza di ITIL (certificazione considerata un plus);
• Esperienza con strumenti ITSM come ServiceNow (preferibile), Jira, Zendesk o OTRS;
• Esperienza nel settore telecomunicazioni;
• Competenze nella programmazione e integrazione sistemi.

Competenze trasversali richieste

• Eccellente comunicazione chiara ed orientamento al cliente;
• Adeguate capacità di problem solving nonché gestione efficace del tempo e delle priorità;
• Cura tecnologica costante con attitudine al’apprendimento continuo;
• Mentalità internazionale ed esperienza nel lavoro in contesti multiculturali.

Cosa offriamo

• Inserimento in un ambiente internazionale con servizi digitali ad alta visibilità;
• Percorsi formativi dedicati su AI/GenAI e ITIL/ITSM;
• Sperimentazione concreta su automazioni innovative con contributo a iniziative di miglioramento continuo;
• Sistema welfare aziendale completo;
• Assicurazione sanitaria integrativa.

Condizioni economiche

L’offerta prevede una RAL compresa tra €35.000 e €40.000 annui.
Modalità di lavoro: Ibrida, due gg a settimana in presenza zona Parco Dè Medici.

Diversità ed inclusione

L’offerta è rivolta a candidati di entrambi i sessi ai sensi della Legge n.903/77. KeyBiz promuove un ambiente lavorativo inclusivo che valorizza diversità culturale ed esperienziale.

Tutela della privacy

I dati personali forniti saranno trattati esclusivamente ai fini della selezione del personale nel pieno rispetto del Regolamento UE 2016/679 (GDPR), secondo principi di liceità, correttezza e trasparenza.

Requirements

Responsabilità principali
Progettare, sviluppare e mettere in produzione modelli di machine learning (LightGBM, scikit-learn) per forecasting, analisi di serie storiche e anomaly detection, curando feature engineering e valutazione dei modelli; Realizzare e mantenere pipeline di dati ETL/ELT scalabili con PySpark e Spark su grandi dataset, garantendo qualità, affidabilità e performance; Sviluppare e gestire soluzioni di data engineering su Microsoft Fabric (Lakehouse, Fabric Notebooks, Delta Lake); Progettare e sviluppare applicazioni GenAI basate su Azure OpenAI e OpenAI API, con prompt engineering e architetture RAG, per automazioni su estrazione dati, arricchimento ticket e reportistica; Analizzare e visualizzare i dati con Python (pandas, numpy, matplotlib) per produrre metriche e insight per stakeholder IT e business; Integrare le soluzioni con l’ecosistema Microsoft tramite Microsoft Graph API e SharePoint API, gestendo autenticazione e autorizzazione con Entra ID, App Registration e OAuth2/MSAL; Applicare pratiche di software engineering (Git, codice Python modulare, API, testing, exception handling, CI/CD) per soluzioni robuste e manutenibili; Identificare, valutare e prototipare nuovi casi d’uso AI in ambito Service Operations; Contribuire in modo di base ai processi Incident, Problem e Request Fulfillment e aggiornare la documentazione tecnica (knowledge base, SharePoint, ServiceNow); Collaborare quotidianamente con team internazionali (Operations, Service Desk, Vendor, Business) e preparare presentazioni tecniche in italiano e inglese.
Requisiti essenziali
Laurea STEM o esperienza pratica equivalente; Esperienza concreta nello sviluppo di automazioni con Copilot, AI/GenAI, prompt design e micro-automazioni; Eccellente conoscenza della lingua inglese per reportistica, presentazioni e interazioni operative; Buona padronanza di Microsoft Office, in particolare Excel (formule, pivot, grafici) e PowerPoint; Spiccate capacità analitiche e di sintesi orientate al passaggio dai dati alle azioni; Proattività, autonomia operativa e attitudine al lavoro in team.
Competenze tecniche
Machine Learning: LightGBM, scikit-learn, forecasting, time series, anomaly detection, feature engineering, model evaluation; Python: Python, pandas, numpy, matplotlib; Data Engineering: PySpark, Spark, ETL/ELT, data pipeline, large datasets; Microsoft Fabric: Fabric, Lakehouse, Fabric Notebooks, Spark, Delta Lake; GenAI / LLM: Azure OpenAI, OpenAI APIs, prompt engineering, RAG; Azure: Azure services, Entra ID, App Registration, authentication; Microsoft integration: Microsoft Graph API, SharePoint API, OAuth2/MSAL; Software Engineering: Git, modular Python, APIs, testing, exception handling, CI/CD.
Requisiti preferenziali
Minima esperienza, anche pregressa, in ambito Service Management / IT Operations (ticketing, KPI, processi ITSM); Conoscenza di ITIL (certificazione considerata un plus); Esperienza con strumenti ITSM come ServiceNow (preferibile), Jira, Zend...