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. 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. Cosa ti aspetta? # 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. # 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. # 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. # 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. # 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. # 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. 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. 4–5 anni di esperienza competente in Data Science , con esperienza concreta nello sviluppo e nella messa in produzione di soluzioni. ~ Solida padronanza di Python ,



con librerie come pandas, NumPy e scikit-learn, e capacità di scrivere codice strutturato, testabile e manutenibile. ~ Ottima conoscenza di SQL ed esperienza nella preparazione di dati provenienti da database, API e altre fonti eterogenee. ~ Solide basi di statistica e machine learning , con capacità di impostare correttamente validazione, metriche ed esperimenti e gestire problemi come leakage, overfitting e bias. ~ Esperienza nello sviluppo di REST API e servizi di inferenza , ad esempio con FastAPI o Flask. ~ Utilizzo abituale di Git e familiarità con test, gestione delle dipendenze e documentazione tecnica. ~ Familiarità operativa con Docker e ambienti cloud , preferibilmente Azure. ~ Capacità di seguire un progetto con autonomia, segnalare rischi e dipendenze e scegliere soluzioni coerenti con tempi e vincoli. ~ Laurea in una disciplina quantitativa o percorso professionale equivalente. Esperienza con Databricks, MLflow e Spark/PySpark .

Conoscenza di pratiche MLOps, CI/CD e monitoraggio dei modelli . Esperienza con customer analytics, churn, modelli di propensione, raccomandazione o people analytics. Esperienza con forecasting, ottimizzazione, dati geospaziali o telemetria.

Familiarità con LLM, tool calling e strumenti richiamabili da agenti AI . Capacità di realizzare dashboard e applicazioni analitiche leggere, ad esempio con Streamlit, Dash o Power BI. Problemi concreti, dati diversi e la possibilità di vedere le tue soluzioni entrare nel lavoro quotidiano dell’azienda.

Cerchiamo una persona che voglia crescere nella capacità di costruire soluzioni complete: comprendere il contesto, scegliere il metodo, sviluppare il software e misurarne l’utilità per clienti, persone e servizio. Insieme al CV, raccontaci un progetto che hai seguito: il problema iniziale, il tuo contributo, come hai portato la soluzione in produzione e cosa hai imparato dal suo utilizzo. Se disponibili, puoi condividere repository, demo o esempi di lavoro privi di informazioni riservate.

Modalità di lavoro: Principalmente in presenza La selezione è aperta a tutte le persone in possesso dei requisiti, nel rispetto delle pari opportunità.

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