In questo ruolo guiderai la strategia scientifica e lo sviluppo di soluzioni avanzate di ML, DL e Generative AI per clienti enterprise. Collaborerai in un team multidisciplinare (Research, Engineering, Delivery) per tradurre la ricerca in progetti ad alto impatto di business. Ti confronterai con C‑level e stakeholder per definire roadmap e governance, promuovendo approcci etici e spiegabili. L’opportunità unisce ricerca di eccellenza a valore concreto in contesti complessi, con spazi per leadership e innovazione. Unisciti a laboratorio all’avanguardia dove la trasformazione digitale incontra l’AI su scala internazionale.

È il candidato/la candidata ideale per questa opportunità? Lo scopra leggendo la panoramica del ruolo qui sotto.

Retribuzione / Benefits

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- assicurazione sanitaria

- piano welfare integrativo

- formazione e crescita professionale

- supporto genitorialità e wellbeing

inclusione e pari opportunità

Responsabilità

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- Definire la strategia scientifica e la visione metodologica per soluzioni avanzate di ML, DL e Generative AI presso i clienti

- Orchestrare design e validazione di architetture complesse (LLM/SLM, RAG, time-series, visione artificiale, RL) con rigore scientifico e valore di business

- Stabilire linee guida,



framework di validazione e standard per l’intero ciclo di vita dei modelli, inclusi A/B testing e stima di impatto economico

- Definire governance scientifica, Responsible AI, Explainability, debiasing e conformità normativa

- Interagire con C-level e executive per trasformare sfide di business in roadmap e progetti di alto impatto

- Ruolo di Thought Leadership e Scientific Advisory, guidare attività di R&D; e crescita scientifica del team

Requisiti fondamentali

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- Almeno 7 anni di esperienza in ruoli senior/lead in contesti di consulenza o enterprise

- Progettazione e erogazione di soluzioni ML/DL su scala industriale e mission-critical xjncmbx

- Padronanza di Python e framework ML/DL (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost/LightGBM, Hugging Face Transformers)

- Conoscenza avanzata di statistica (inferenza causale, modellazione bayesiana, design di esperimenti, processi stocastici)

- Esperienza in definizione di framework di Responsible AI, etica degli algoritmi, auditabilità e conformità

- Eccellenti doti di comunicazione scientifica ed executive, leadership carismatica e gestione stakeholder

- comunicazione efficace

- Machine Learning e Deep Learning

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