Senior Data Scientist – BIP AI LAB (Italia)

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22 set
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Business Integration Partners
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Italia

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Italia

Entra nel nostro mondo. Trasforma insieme a noi. Senior Data Scientist – BIP AI LAB Location: Bari – Ibrido Quale sarà la tua sfida? Lavorare in BIP AI LAB significa operare in un contesto internazionale e multidisciplinare, contribuendo a progetti di consulenza, innovazione, ricerca finanziata e formazione sull’Intelligenza Artificiale. Farai parte di un team multidisciplinare che integra tre anime: Research: esperti che presidiano lo stato dell'arte in machine learning, AI generativa e metodi quantitativi. Engineering: sviluppatori e ingegneri specializzati in data engineering, data science, integrazione e visualizzazione del dato. Delivery: consulenti che traducono le soluzioni in risultati di business, dal design alla produzione. Competenze richieste Guidare la progettazione e lo sviluppo di soluzioni ML e Deep Learning end-to-end, dalla definizione del problema statistico al modeling fino alla valutazione e al deployment. Presidiare attività avanzate di feature engineering, model selection e hyperparameter tuning su dataset complessi e di grandi dimensioni.



Definire e condurre analisi statistiche avanzate (modelli bayesiani, causal inference, experimental design) a supporto di decisioni strategiche dei clienti. Collaborare con AI Engineer e MLOps nella produttizzazione dei modelli, assicurando qualità, riproducibilità e monitorabilità. Contribuire alla definizione di framework metodologici e linee guida di Responsible & Explainable AI applicati ai progetti. Fare mentoring tecnico e scientifico verso i profili più junior, attraverso code review, knowledge sharing e affiancamento su progetti. Requisiti principali Da 3 a 6 anni di esperienza in ruoli di Data Scientist o ML Researcher, preferibilmente in contesti consulenziali o industriali. Padronanza avanzata di Python e del suo ecosistema DS/ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, statsmodels). Solide basi in statistica (inferenza, modelli lineari, bayesian inference) e nei principali paradigmi di ML/DL supervis

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