Dai processi ai dati, dai modelli alle soluzioni in produzione.

In Autoguidovie stiamo rendendo software, dati e intelligenza artificiale parte integrante del modo in cui progettiamo e gestiamo la mobilità. Cerchiamo un/una Full Stack Data Scientist con 4–5 anni di esperienza , con solide competenze analitiche e di sviluppo software, curiosità per i processi aziendali e capacità di portare le soluzioni fino al loro utilizzo quotidiano.

Per noi, full stack significa saper collegare comprensione del problema, preparazione dei dati, modellazione, sviluppo e messa in produzione . Significa scrivere codice, confrontarsi con gli utenti, capire perché un dato viene generato in un certo modo e verificare che una soluzione funzioni nelle condizioni reali.

Perché la mobilità?

Uno degli aspetti più interessanti di questo settore è la varietà dei dati e dei problemi da affrontare . Lavorerai con comportamenti di acquisto e viaggio, relazioni con i clienti, competenze e percorsi professionali, segnali dei mezzi, dati economici, flussi di domanda e informazioni territoriali.

Potrai sviluppare soluzioni in ambiti diversi:

- Clienti: segmentazione, propensione all’acquisto e al rinnovo, churn, next best action e personalizzazione delle interazioni.
- Persone e HR: turnover e retention, analisi delle competenze, talent management e percorsi di crescita, a supporto delle decisioni dei responsabili.
- Servizio e territorio: previsione della domanda, regolarità delle corse, analisi dei ritardi e supporto alla pianificazione.
- Flotta e operations: rilevazione di anomalie, analisi dei consumi,



manutenzione e individuazione dei fattori associati alla sinistrosità.

La sfida sarà anche mettere in relazione questi domini, costruendo soluzioni utili a chi ogni giorno prende decisioni e gestisce il servizio.

Cosa ti aspetta?

1. Comprenderai i problemi sul campo. Lavorerai direttamente con le funzioni aziendali e operative, affiancando i Business Analyst nella comprensione dei processi, delle decisioni e dei vincoli. Tradurrai le esigenze in problemi affrontabili con i dati, definendo risultati attesi e criteri di successo.
2. Lavorerai sui dati, anche prima della modellazione. Esplorerai le fonti, scriverai query e codice per acquisire, pulire e trasformare i dati, costruirai dataset e feature. Collaborerai con i Data Engineer per integrare queste elaborazioni nelle pipeline condivise, assicurando qualità, tracciabilità e aggiornamento.
3. Svilupperai e validerai modelli. Realizzerai modelli statistici, predittivi e di machine learning, scegliendo approcci proporzionati al problema. Confronterai le soluzioni con baseline semplici e ne valuterai robustezza, interpretabilità e utilità nel processo aziendale.
4. Costruirai software e API utilizzabili da applicazioni e agenti AI. Trasformerai modelli e logiche analitiche in servizi affidabili, esposti attraverso API.



Gli agenti AI potranno richiamare questi strumenti per completare i propri task: ottenere uno scoring, stimare un rischio di abbandono, richiedere una previsione o individuare una next best action. Curerai input e output, test, documentazione e gestione degli errori.
5. Porterai le soluzioni in produzione e ne seguirai il funzionamento. Contribuirai a packaging, containerizzazione, rilascio e monitoraggio, collaborando con il team sulle pratiche MLOps. Verificherai qualità delle previsioni, variazioni nei dati, tempi di risposta e necessità di aggiornamento.
6. Renderai i risultati fruibili. Realizzerai, quando utili, dashboard, prototipi e semplici interfacce interattive per esplorare i risultati, raccogliere feedback e verificare le soluzioni con gli utenti. Saprai spiegare cosa suggerisce un modello, quanto è affidabile e quali sono i suoi limiti.

Chi saranno i tuoi colleghi?

Entrerai nel team Digital, Innovation & AI , lavorando su Azure e Databricks , collaborerai con:

- Data Engineer , per fonti, pipeline, qualità e disponibilità dei dati.
- Forward Deployment & Eval AI Engineer , per integrare le soluzioni nei processi e nei sistemi agentici e valutarne il comportamento sui task completi.
- Business Analyst , per comprendere le esigenze, definire requisiti e misurare i risultati.
- Referenti delle funzioni aziendali e operative , per progettare, sperimentare e utilizzare le soluzioni.

Avrai autonomia tecnica sui progetti assegnati e responsabilità sulla qualità del tuo contributo, con il supporto e il confro

📌 Mid Full Stack Data Scientist (Italia)
🏢 Autoguidovie
📍 Italia