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Data Scientist / AI Engineer

Summary

Build and deploy ML/AI models in Python (scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) for enterprise use cases, from data prep to production, working with SQL databases and collaborating with cross-functional teams.

CHI SIAMO

Adentis Italia è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e IT operativa facente parte del Gruppo MoOngy. Presente in 14 Paesi europei con oltre 8500 dipendenti, abbiamo aperto la prima sede italiana a Milano e, grazie alla nostra continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano i valori della nostra società: AMBIZIONE, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO. Siamo una realtà in continua evoluzione, dove le relazioni umane sono sempre al primo posto.



Posizione: Data Scientist / AI Engineer

Sede: Biella, Piemonte

Modalità: Ibrida



IL TUO RUOLO

Per un nostro importante partner operante in contesti enterprise siamo alla ricerca di un Data Scientist / AI Engineer da inserire all'interno di un team dedicato allo sviluppo di soluzioni basate su dati, machine learning e intelligenza artificiale. La risorsa contribuirà alla progettazione, sviluppo e messa in produzione di modelli di machine learning, lavorando sull'intero ciclo di vita delle soluzioni AI: dalla raccolta e analisi dei dati, alla modellazione, fino al rilascio in ambiente produttivo. Entrerà a far parte di un contesto innovativo e strutturato, dove avrà l'opportunità di lavorare su progetti data-driven, collaborando con team tecnici e stakeholder di business per trasformare i dati in valore concreto.



Responsabilità principali

  • Analizzare, elaborare e valorizzare dati provenienti da diverse fonti.
  • Sviluppare modelli di machine learning utilizzando Python e le principali librerie dello stack scientifico.
  • Effettuare attività di data preparation, feature engineering e validazione dei modelli.
  • Sviluppare soluzioni basate su algoritmi di machine learning classico e deep learning.
  • Collaborare alla progettazione e implementazione di modelli AI in ambiente enterprise.
  • Interrogare e gestire dati provenienti da database relazionali tramite SQL.
  • Supportare il rilascio dei modelli in ambiente produttivo.
  • Collaborare con i team di sviluppo per l'integrazione delle soluzioni AI nei sistemi aziendali.
  • Monitorare le performance dei modelli e contribuire al miglioramento continuo.
  • Produrre documentazione tecnica relativa alle soluzioni sviluppate.


Requisiti

  • Ottima conoscenza di Python applicato all'analisi dati e al machine learning.
  • Esperienza con librerie per manipolazione e analisi dati (pandas, NumPy.)
  • Conoscenza di algoritmi e framework di machine learning (scikit-learn).
  • Conoscenza di strumenti per modellazione statistica (statsmodels, SciPy).
  • Esperienza con librerie di visualizzazione dati (matplotlib, seaborn).
  • Familiarità con framework di deep learning (PyTorch, TensorFlow).
  • Capacità di lavorare con database relazionali e interrogazioni SQL.
  • Conoscenza di base di Bash e dimestichezza con ambienti Linux.
  • Capacità di portare un modello dalla fase di prototipo alla produzione rispettando tempi e obiettivi progettuali.
  • Buona conoscenza della lingua inglese, sia scritta che parlata.
  • Ottime capacità analitiche, problem solving e attitudine al lavoro in team.



Cosa offriamo?

  • Contratto a tempo indeterminato e collaborazione in partita iva.
  • Inserimento in un contesto tecnologico e internazionale in continua crescita.
  • Formazione continua su tecnologie cloud e infrastrutturali.
  • Possibilità di crescita professionale verso ruoli sistemistici avanzati o cloud engineer.
  • Un ambiente collaborativo, dinamico e attento al benessere delle persone.



La retribuzione annua lorda per questo ruolo è compresa tra 20.000 EUR e 28.000 EUR a seconda della seniority. La posizione è inquadrata nell’ambito del CCNL del Commercio e Terziario applicato dalla nostra società.


Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e predefiniti. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, una revisione potrà essere valutata previa approvazione interna.

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