OverviewIn questo ruolo puoi guidare lo sviluppo di soluzioni ML e DL end-to-end all'interno di un laboratorio di intelligenza artificiale. Lavorerai in un team multidisciplinare che integra ricerca, engineering e delivery per trasformare l'innovazione in risultati concreti per i clienti. Gestirai feature engineering avanzato, selezione modelli e tuning su dataset complessi e di grandi dimensioni, con focus su robustezza e deploy in ambienti reali. Avrai l'occasione di contribuire a framework di Responsible & Explainable AI e di mentorare profili junior. Unisci impatto tecnologico e consulenza strategica in un contesto internazionale e in rapida evoluzione.Retribuzione / Benefitslavoro ibrido con possibilità di remotoassicurazione sanitariacheck-up agevolatiticket restaurantpiano welfare integrativosupporto alla genitorialitàResponsabilitàGuidare progettazione e sviluppo di soluzioni ML/DL end-to-end, dalla definizione del problema al modello, valutazione e deploymentEseguire feature engineering avanzato, model selection e iperparametri tuning su dataset complessiCondurre analisi statistiche avanzate (modelli bayesiani, inferenza causale, design sperimentale) per supportare decisioni strategicheCollaborare con AI Engineer e MLOps per la produzione, garantendo qualità,



riproducibilità e monitoraggioContribuire a framework metodologici e linee guida di Responsible & Explainable AIFare mentoring tecnico e scientifico a profili junior mediante code review e affiancamento sui progettiRequisiti fondamentaliDa 3 a 6 anni di esperienza in ruoli di Data Scientist o ML Researcher, preferibilmente in contesti consulenziali o industrialiPadronanza avanzata di Python e dell'ecosistema DS/ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, statsmodels)Solide basi in statistica e nei principali paradigmi di ML/DL supervisionato e non supervisionatoEsperienza nel portare modelli in produzione e nell'integrazione con pipeline MLOpsCapacità di tradurre problemi di business complessi in formulazioni statistiche e di comunicarne i risultati a stakeholder tecnici e nonComunicazione chiara con stakeholder tecnici e nonMentoring e condivisione della conoscenzaTeam collaboration e capacità di lavorare in contesti multidisciplinariPython e relativo ecosistema DS/ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, statsmodels)Statistica avanzata (inferenza, modelli lineari, inferenza bayesiana)Esperienza in integrazione pipeline MLOps e deployment di modelli

📌 Senior Data Scientist – Bip Ai Lab (Casagiove)
🏢 Business Integration Partners
📍 Casagiove