bOverview /b pIn questo ruolo puoi guidare lo sviluppo di soluzioni ML e DL end-to-end all’interno di un laboratorio di intelligenza artificiale. Lavorerai in un team multidisciplinare che integra ricerca, engineering e delivery per trasformare l’innovazione in risultati concreti per i clienti. Gestirai feature engineering avanzato, selezione modelli e tuning su dataset complessi e di grandi dimensioni, con focus su robustezza e deploy in ambienti reali. Avrai l’occasione di contribuire a framework di Responsible Explainable AI e di mentorare profili junior. Unisci impatto tecnologico e consulenza strategica in un contesto internazionale e in rapida evoluzione. /p bRetribuzione / Benefits /bullilavoro ibrido con possibilità di remoto /liliassicurazione sanitaria /lilicheck-up agevolati /liliticket restaurant /lilipiano welfare integrativo /lilisupporto alla genitorialità /li /ul bResponsabilità /bulliGuidare progettazione e sviluppo di soluzioni ML/DL end-to-end, dalla definizione del problema al modello, valutazione e deployment /liliEseguire feature engineering avanzato, model selection e iperparametri tuning su dataset complessi /liliCondurre analisi statistiche avanzate (modelli bayesiani, inferenza causale, design sperimentale) per supportare decisioni strategiche /liliCollaborare con AI Engineer e MLOps per la produzione, garantendo qualità,



riproducibilità e monitoraggio /liliContribuire a framework metodologici e linee guida di Responsible Explainable AI /liliFare mentoring tecnico e scientifico a profili junior mediante code review e affiancamento sui progetti /li /ul bRequisiti fondamentali /bulliDa 3 a 6 anni di esperienza in ruoli di Data Scientist o ML Researcher, preferibilmente in contesti consulenziali o industriali /liliPadronanza avanzata di Python e dell’ecosistema DS/ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, statsmodels) /liliSolide basi in statistica e nei principali paradigmi di ML/DL supervisionato e non supervisionato /liliEsperienza nel portare modelli in produzione e nell’integrazione con pipeline MLOps /liliCapacità di tradurre problemi di business complessi in formulazioni statistiche e di comunicarne i risultati a stakeholder tecnici e non /li /ululliComunicazione chiara con stakeholder tecnici e non /liliMentoring e condivisione della conoscenza /liliTeam collaboration e capacità di lavorare in contesti multidisciplinari /liliPython e relativo ecosistema DS/ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, statsmodels) /liliStatistica avanzata (inferenza, modelli lineari, inferenza bayesiana) /liliEsperienza in integrazione pipeline MLOps e deployment di modelli /li /ul

📌 Senior Data Scientist – BIP AI LAB (Bergamo)
🏢 Business Integration Partners
📍 Bergamo