Job DescriptionLe seguenti informazioni hanno lo scopo di fornire ai potenziali candidati una migliore comprensione dei requisiti per questo ruolo.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 qualificato e l’adozione di tecnologie all’avanguardia per supportare i nostri clienti nel percorso di digitalizzazione.Descrizione del ruoloStiamo 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 principaliProgettare, 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; Contribuirein modo di base ai processi Incident, Problem e Request Fulfillment e aggiornare la documentazione tecnica (knowledge base, SharePoint, ServiceNow); Collaborarequotidianamente con team internazionali (Operations, Service Desk, Vendor, Business) e preparare presentazioni tecniche in italiano e inglese.Requisiti essenzialiLaurea 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 tecnicheMachine 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 preferenzialiMinima 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 richiesteEccellente comunicazione chiara ed orientamento al cliente; Adeguate capacità di problem solving nonché gestione efficace del tempo e delle priorità; Cura tecnologica costante con attitudine al’apprendimento continuo; Mentalità internazionale ed esperienza nel lavoro in contesti multiculturali.Cosa offriamoInserimento in un ambiente 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 economicheL’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 inclusioneL’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 privacyI 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.RequirementsResponsabilità principaliProgettare,



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 sviluppareapplicazioni 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 essenzialiLaurea 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. xysqume Competenze tecnicheMachine 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 preferenzialiMinima 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...#J-18808-Ljbffr

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