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Data Scientist
Data Scientist: analisi statistica avanzata, modelli predittivi e pipeline di machine learning su dati strutturati e non strutturati
28 000 – 70 000 ITL ($)
Stipendio / anno
Laurea magistrale
Livello formazione
00
Automazione
Medio
Difficoltà
Positivo
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Moderata
Mobilità
Possibile
Automazione
Medio
Difficoltà
Positivo
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Moderata
Mobilità
Possibile
About
Il Data Scientist progetta e sviluppa modelli statistici e algoritmi di machine learning per estrarre valore da grandi volumi di dati aziendali. Opera con strumenti come Python, R, SQL, TensorFlow e Spark, lavorando su dataset strutturati e non strutturati. Collabora con data engineer, product manager, team di business e stakeholder tecnici per tradurre problemi complessi in soluzioni analitiche concrete. Monitora le performance dei modelli in produzione e itera continuamente sulla base di nuovi dati e feedback operativi.
Competenze
Competenze tecniche
- Esperienza con Python (pandas, scikit-learn, NumPy)
- Competenze in SQL e database relazionali (PostgreSQL, BigQuery)
- Conoscenza di machine learning e deep learning (XGBoost, PyTorch, TensorFlow)
- Utilizzo di strumenti MLOps (MLflow, DVC, Airflow)
- Familiarità con piattaforme cloud (AWS, GCP, Azure ML)
- Abilità in visualizzazione dati (matplotlib, seaborn, Tableau)
- Competenza in statistica inferenziale e modelli probabilistici
- Esperienza in big data processing (Spark, Hadoop)
Competenze interpersonali
- Rigore metodologico nell'interpretazione dei risultati
- Comunicazione chiara con interlocutori non tecnici
- Autonomia nella gestione di progetti analitici complessi
- Pensiero critico nella formulazione di ipotesi
- Adattamento rapido a nuovi dataset e contesti di business
Compiti
- Raccogliere, pulire e trasformare dataset grezzi tramite pipeline ETL con pandas e PySpark, riducendo il tasso di dati mancanti sotto il 2%
- Sviluppare modelli di classificazione, regressione e clustering con scikit-learn e XGBoost, ottimizzando le metriche AUC-ROC e F1-score
- Condurre analisi esplorative (EDA) con matplotlib e seaborn per identificare pattern e anomalie nei dati di produzione
- Deployare modelli in ambiente cloud (AWS SageMaker, GCP Vertex AI) con latenza di inferenza inferiore a 200ms
- Implementare framework di MLOps con MLflow e DVC per il versionamento di modelli e dataset
- Definire esperimenti A/B test su coorti di utenti, misurando impatto statistico con intervalli di confidenza al 95%
- Redigere documentazione tecnica e report per stakeholder non tecnici, traducendo risultati in raccomandazioni operative
- Monitorare il drift dei modelli in produzione tramite dashboard Grafana e attivare procedure di retraining automatico
- Collaborare con il team di data engineering per ottimizzare query SQL e ridurre i tempi di elaborazione batch del 30%
- Valutare e integrare nuovi framework di deep learning (PyTorch, Keras) per casi d'uso NLP e computer vision
Ambienti di lavoro
Gli ambienti di lavoro possono variare:
Scale-up tecnologiche con team data strutturati
Divisioni analytics di grandi aziende retail, finance e telco
Società di consulenza specializzate in AI e advanced analytics
Laboratori di ricerca applicata e centri R&D
Startup in fase di crescita con stack dati in costruzione
Pubblica amministrazione con progetti di open data e smart city
Possibili evoluzioni
- Evoluzione verso il ruolo di Lead Data Scientist
- Possibilità di diventare Machine Learning Engineer
- Crescita fino a Head of Data
- Ruolo di Chief Data Officer
- Gestione come Data Science Manager
- Avanzamento a AI Research Scientist
Profilo ricercato
Rigore statistico e attenzione alla validità dei modelli
Capacità di tradurre analisi complesse in insight azionabili
Autonomia operativa su progetti end to-end
Curiosità metodologica verso nuovi algoritmi e framework
Come diventare Data Scientist?
