pPer una primaria realtà industriale italiana operante nel settore farmaceutico, specializzata nello sviluppo e nella produzione di principi attivi e intermedi per l'industria pharma, si ricerca un/una strongData Scientist /strong da inserire nel team Data AI.
La risorsa contribuirà allo sviluppo, alla validazione e all'industrializzazione di modelli analitici, predittivi e di machine learning a supporto delle funzioni Operations, RD e Finance.
La figura sarà inserita in un contesto industriale strutturato, caratterizzato da processi complessi, elevati standard di qualità e requisiti regolatori tipici del settore farmaceutico e seguirà l'intero ciclo di vita dei modelli, dalla fase di analisi esplorativa e prototipazione fino alla messa in produzione e al monitoraggio delle performance.
/ppbr / /ppL'intelligenza artificiale, inclusa la Generative AI, rappresenterà un ambito progettuale rilevante, da affrontare con approccio pragmatico, attenzione alla robustezza dei modelli, interpretabilità, scalabilità e valore per il business.
/ppbr / /ppstrongAttività principali: /strong /pulliProgettare, sviluppare e validare modelli predittivi, prescrittivi e di machine learning a supporto di use case industriali, RD, finance e operations.
/liliCondurre analisi esplorative, feature engineering, selezione delle variabili e ottimizzazione dei modelli per migliorarne accuratezza, robustezza e interpretabilità.
/liliTradurre prototipi analitici in soluzioni scalabili e production-ready, adottando standard di sviluppo solidi, manutenibili e documentati.
/liliSviluppare, in collaborazione con il team Data Engineering, pipeline automatizzate per training, scoring, deployment e monitoraggio dei modelli.
/liliImplementare sistemi di monitoraggio continuo delle performance dei modelli, inclusi data drift, accuracy decay, alerting e affidabilità nel tempo.




/liliSperimentare soluzioni basate su Large Language Models e Generative AI per casi d'uso enterprise, come sintesi documentale, supporto decisionale e automazione di processi cognitivi.
/liliCollaborare con gli stakeholder di business per raccogliere esigenze analitiche, comunicare risultati complessi in modo trasparente e trasformare gli insight in raccomandazioni operative.
/li /ulpbr / /ppstrongRequisiti richiesti: /strong /pulliLaurea in Data Science, Statistica, Matematica, Ingegneria, Informatica o discipline affini.
/liliEsperienza nello sviluppo e nel deployment di modelli di machine learning, preferibilmente in contesti organizzativi strutturati.
/liliOttima conoscenza di Python e delle principali librerie di data science e machine learning, quali pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch o equivalenti.
/liliEsperienza nella validazione di modelli tramite tecniche quali cross-validation, backtesting, explainability e analisi delle performance.
/liliConoscenza di piattaforme cloud per training e deployment dei modelli, ad esempio Azure ML, AWS SageMaker o soluzioni equivalenti.
/liliConoscenza di tecniche NLP, Large Language Models e Generative AI, inclusi RAG, fine-tuning e prompt engineering.
/liliBuona conoscenza della lingua inglese.
/li /ulpbr / /ppstrongRequisiti preferenziali: /strong /pulliEsperienza in settori regolamentati, preferibilmente farmaceutico, life sciences, chimico o industriale, con requisiti stringenti di tracciabilità e validazione.




/liliConoscenza di processi industriali, manufacturing, supply chain, RD o finance, e capacità di contestualizzare i modelli rispetto al dominio applicativo.
/liliEsperienza con tecniche di explainability, responsible AI e validazione di modelli in contesti enterprise.
/liliFamiliarità con ambienti big data e distributed computing, quali Spark, Databricks o soluzioni equivalenti.
/liliEsperienza nella definizione di pipeline MLOps e nel passaggio da prototipi analitici a soluzioni effettivamente utilizzabili in produzione.
/liliCapacità di documentare metodologie, ipotesi, risultati e limiti dei modelli secondo standard interni e best practice aziendali.
/li /ulpbr / /ppCompletano il profilo pensiero analitico strutturato, approccio pragmatico alla risoluzione di problemi complessi, orientamento al risultato e al valore per il business, ottime capacità comunicative verso interlocutori tecnici e non tecnici, attitudine al lavoro in team cross-funzionali e curiosità verso metodologie e tecnologie emergenti.
/ppbr / /ppstrongSede di lavoro: /strong Milano, con modalità di lavoro ibrida.
/ppbr / /ppRange retributivo annuo previsto: *************** euro, in funzione del livello di autonomia, seniority tecnica e ampiezza delle responsabilità.
/ppbr / /ppEgoValeo è tra i pionieri dell'head hunting tecnico in Italia, specializzata esclusivamente in profili IT e Engineering dal ****.
/ppbr / /ppEgoValeo offre servizi di ricerca e selezione del personale – Aut.
Min. n.
39/ – ed è iscritta all'Albo delle Agenzie per il Lavoro.
/ppbr / /ppL'offerta è rivolta a tutte le persone, nel rispetto del D.Lgs.
******** e dei D.Lgs.
******** e ********.
/ppI dati personali saranno trattati ai sensi del Reg.
UE ******** (GDPR).
Informativa privacy.
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📌 Senior Data Scientist (Rif. 1157) (Milano)
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📍 Milano