KeyBiz è una società di consulenza specializzata in trasformazione digitale e servizi IT per clienti enterprise. Operiamo in contesti internazionali strutturati, con un forte focus sull’innovazione e l’eccellenza operativa. La nostra cultura aziendale valorizza la collaborazione, la crescita professionale e l’adozione di tecnologie all’avanguardia per supportare i nostri clienti nel percorso di digitalizzazione.

Descrizione del ruolo

Stiamo cercando un/una AI &

- Data Engineer da inserire in un contesto internazionale presso un cliente del settore telecomunicazioni. La risorsa si occuperà della progettazione e dello sviluppo di soluzioni di machine learning, pipeline dati e applicazioni GenAI su piattaforma Microsoft Azure e Microsoft Fabric, a supporto dei processi operativi e dei servizi digitali. Lavorerà su grandi volumi di dati, dalla costruzione di pipeline scalabili alla realizzazione di modelli predittivi (forecasting, anomaly detection) e di automazioni basate su LLM, integrando i risultati negli ambienti Microsoft del cliente, con una conoscenza di base delle dinamiche di Service Management.

Responsabilità principali

- Progettare, sviluppare e mettere in produzione modelli di machine learning (LightGBM, scikit-learn) per forecasting, analisi di serie storiche e anomaly detection, curando feature engineering e valutazione dei modelli;
- Realizzare e mantenere pipeline di dati ETL/ELT scalabili con PySpark e Spark su grandi dataset, garantendo qualità, affidabilità e performance;
- Sviluppare e gestire soluzioni di data engineering su Microsoft Fabric (Lakehouse, Fabric Notebooks, Delta Lake);
- Progettare e sviluppare applicazioni GenAI basate su Azure OpenAI e OpenAI API, con prompt engineering e architetture RAG, per automazioni su estrazione dati, arricchimento ticket e reportistica;
- Analizzare e visualizzare i dati con Python (pandas, numpy, matplotlib) per produrre metriche e insight per stakeholder IT e business;
- Integrare le soluzioni con l’ecosistema Microsoft tramite Microsoft Graph API e SharePoint API, gestendo autenticazione e autorizzazione con Entra ID, App Registration e OAuth2/MSAL;
- Applicare pratiche di software engineering (Git, codice Python modulare, API, testing, exception handling, CI/CD) per soluzioni robuste e manutenibili;
- Identificare, valutare e prototipare nuovi casi d’uso AI in ambito Service Operations;
- Contribuire in modo di base ai processi Incident, Problem e Request Fulfillment e aggiornare la documentazione tecnica (knowledge base, SharePoint, ServiceNow);
- Collaborare quotidianamente con team internazionali (Operations, Service Desk, Vendor, Business) e preparare presentazioni tecniche in italiano e inglese.

Requisiti essenziali

- Laurea STEM o esperienza pratica equivalente;
- Esperienza concreta nello sviluppo di automazioni con Copilot, AI/GenAI, prompt design e micro-automazioni;
- Eccellente conoscenza della lingua inglese per reportistica, presentazioni e interazioni operative;
- Buona padronanza di Microsoft Office,



in particolare Excel (formule, pivot, grafici) e PowerPoint;
- Spiccate capacità analitiche e di sintesi orientate al passaggio dai dati alle azioni;
- Proattività, autonomia operativa e attitudine al lavoro in team.

Competenze tecniche

- Machine Learning: LightGBM, scikit-learn, forecasting, time series, anomaly detection, feature engineering, model evaluation;
- Python: Python, pandas, numpy, matplotlib;
- Data Engineering: PySpark, Spark, ETL/ELT, data pipeline, large datasets;
- Microsoft Fabric: Fabric, Lakehouse, Fabric Notebooks, Spark, Delta Lake;
- GenAI / LLM: Azure OpenAI, OpenAI APIs, prompt engineering, RAG;
- Azure: Azure services, Entra ID, App Registration, authentication;
- Microsoft integration: Microsoft Graph API, SharePoint API, OAuth2/MSAL;
- Software Engineering: Git, modular Python, APIs, testing, exception handling, CI/CD.

Requisiti preferenziali

- Minima esperienza, anche pregressa, in ambito Service Management / IT Operations (ticketing, KPI, processi ITSM);
- Conoscenza di ITIL® (certificazione considerata un plus);
- Esperienza con strumenti ITSM come ServiceNow (preferibile), Jira, Zendesk o OTRS;
- Esperienza nel settore telecomunicazioni;
- Competenze nella programmazione e integrazione sistemi.

Competenze trasversali richieste

- Eccellente comunicazione chiara ed orientamento al cliente;
- Adeguate capacità di problem solving nonché gestione efficace del tempo e delle priorità;
- Cura tecnologica costante con attitudine all’apprendimento continuo;
- Mentalità internazionale ed esperienza nel lavoro in contesti multiculturali.

Cosa offriamo

- Inserimento in un atmosfera internazionale con servizi digitali ad alta visibilità;
- Percorsi formativi dedicati su AI/GenAI e ITIL/ITSM;
- Sperimentazione concreta su automazioni innovative con contributo a iniziative di miglioramento continuo;
- Sistema welfare aziendale completo;
- Assicurazione sanitaria integrativa.

Condizioni economiche L’offerta prevede una RAL compresa tra €35.000 e €40.000 annui. Modalità di lavoro: Ibrida, due gg a settimana in presenza zona Parco Dè

- Medici.

Diversità ed inclusione

L’offerta è rivolta a candidati di entrambi i sessi ai sensi della Legge n.903/77. KeyBiz promuove un ambiente lavorativo inclusivo che valorizza diversità culturale ed esperienziale.

Tutela della privacy

I dati personali forniti saranno trattati esclusivamente ai fini della selezione del personale nel pieno rispetto del Regolamento UE 2016/679 (GDPR), secondo principi di liceità, correttezza e trasparenza.

Requirements

Responsabilità principali

Progettare,



sviluppare e mettere in produzione modelli di machine learning (LightGBM, scikit-learn) per forecasting, analisi di serie storiche e anomaly detection, curando feature engineering e valutazione dei modelli

- Realizzare e mantenere pipeline di dati ETL/ELT scalabili con PySpark e Spark su grandi dataset, garantendo qualità, affidabilità e performance
- Sviluppare e gestire soluzioni di data engineering su Microsoft Fabric (Lakehouse, Fabric Notebooks, Delta Lake)
- Progettare e sviluppare applicazioni GenAI basate su Azure OpenAI e OpenAI API, con prompt engineering e architetture RAG, per automazioni su estrazione dati, arricchimento ticket e reportistica
- Analizzare e visualizzare i dati con Python (pandas, numpy, matplotlib) per produrre metriche e insight per stakeholder IT e business
- Integrare le soluzioni con l’ecosistema Microsoft tramite Microsoft Graph API e SharePoint API, gestendo autenticazione e autorizzazione con Entra ID, App Registration e OAuth2/MSAL
- Applicare pratiche di software engineering (Git, codice Python modulare, API, testing, exception handling, CI/CD) per soluzioni robuste e manutenibili
- Identificare, valutare e prototipare nuovi casi d’uso AI in ambito Service Operations
- Contribuire in modo di base ai processi Incident, Problem e Request Fulfillment e aggiornare la documentazione tecnica (knowledge base, SharePoint, ServiceNow)
- Collaborare quotidianamente con team internazionali (Operations, Service Desk, Vendor, Business) e preparare presentazioni tecniche in italiano e inglese.

Requisiti essenziali

Laurea STEM o esperienza pratica equivalente
- Esperienza concreta nello sviluppo di automazioni con Copilot, AI/GenAI, prompt design e micro-automazioni
- Eccellente conoscenza della lingua inglese per reportistica, presentazioni e interazioni operative
- Buona padronanza di Microsoft Office, in particolare Excel (formule, pivot, grafici) e PowerPoint
- Spiccate capacità analitiche e di sintesi orientate al passaggio dai dati alle azioni
- Proattività, autonomia operativa e attitudine al lavoro in team.

Competenze tecniche

Machine Learning: LightGBM, scikit-learn, forecasting, time series, anomaly detection, feature engineering, model evaluation
- Python: Python, pandas, numpy, matplotlib
- Data Engineering: PySpark, Spark, ETL/ELT, data pipeline, large datasets
- Microsoft Fabric: Fabric, Lakehouse, Fabric Notebooks, Spark, Delta Lake
- GenAI / LLM: Azure OpenAI, OpenAI APIs, prompt engineering, RAG
- Azure: Azure services, Entra ID, App Registration, authentication
- Microsoft integration: Microsoft Graph API, SharePoint API, OAuth2/MSAL
- Software Engineering: Git, modular Python, APIs, testing, exception handling, CI/CD.

Requisiti preferenziali

Minima esperienza, anche pregressa, in ambito Service Management / IT Operations (ticketing, KPI, processi ITSM)
- Conoscenza di ITIL® (certificazione considerata un plus)
- Esperienza con strumenti ITSM come ServiceNow (preferibile), Jira, Zend

📌 AI & Data Engineer (Roma)
🏢 KeyBiz
📍 Roma