Sr Data Scientist & Ml Engineer - €65.000 - €70.000 All'Anno
Senior hybrid Data Scientist / ML Engineer for an enterprise group building internal data and AI capabilities. Day to day: developing ML/AI use cases end to end — models, pipelines and production deployment — collaborating with DevOps/platform engineers and business stakeholders. Hybrid model based in Milan; €65–70k gross per year.
- Compensation
- €65K–€70K / yr
- Location
- Bardi, Italy
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Senior
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Data science
- Posted
Skills
Must have
- Experience as Data Scientist with concrete production exposure, or as ML Engineer with a solid data science base
- Ability to work both on models and on engineering/deployment aspects
- Experience in contexts where speed, adaptability and autonomy were important
- Hands-on attitude and ability to move across roles
- Maturity in translating technical ideas into implementable solutions
Nice to have
- Preferable background from startup or scaleup environments
- Interest in joining an enterprise organization in growth and transformation
- Experience with AI use cases applied to real processes
- Familiarity with ML pipelines in production environments
- Ability to collaborate well with infrastructure / DevOps teams
- Experience in environments with modern data / cloud stacks
Full description
Sr Data Scientist / ML EngineerSi candidi rapidamente per massimizzare le sue possibilità di essere considerato/a per un colloquio. Legga la descrizione completa del lavoro qui sotto.
Ruolo
Stiamo cercando una figura ibrida tra Data Scientist e ML Engineer, capace di lavorare non solo sul modello ma anche sulla sua messa in produzione. Non cerchiamo un profilo di ricerca puro, ma una persona che abbia già visto il passaggio tra sviluppo, deployment e utilizzo reale in produzione.
Obiettivo del ruolo
La persona contribuirà allo sviluppo e alla messa a terra di use case data / ML / AI, con focus su soluzioni applicabili al business e sostenibili nel tempo, collaborando con team tecnici e stakeholder interni.
Contesto aziendale
Il ruolo si inserisce in un gruppo in fase di trasformazione, che sta costruendo nuove capacità interne su dati e intelligenza artificiale all'interno di una struttura enterprise. Il contesto è adatto a profili che vogliono uscire da ambienti troppo specialistici o troppo frammentati per entrare in una realtà dove c'è spazio per incidere davvero, costruire e vedere l'impatto del proprio lavoro più da vicino. È una situazione particolarmente interessante per persone che arrivano da contesti veloci e poco rigidi, e che vogliono fare un salto verso un'organizzazione più strutturata ma ancora in fase di evoluzione.
Responsabilità principali
- Sviluppare e contribuire a use case di machine learning / AI con approccio pratico
- Lavorare su modelli, pipeline e componenti necessari alla messa in esercizio
- Collaborare con figure DevOps / platform / engineering per il deployment in produzione
- Migliorare qualità, robustezza e affidabilità delle soluzioni sviluppate
- Supportare l'evoluzione di un approccio più industrializzato ai progetti data / AI
- Muoversi con flessibilità tra analisi, sviluppo, test e messa a terra operativa
- Collaborare con stakeholder tecnici e business in un contesto cross-funzionale
Profilo ideale
Esperienza come Data Scientist con esposizione concreta alla produzione oppure come ML Engineer con buona base di data science Capacità di lavorare sia sul modello sia sugli aspetti più vicini all'engineering Esperienza in contesti dove velocità, adattabilità e autonomia erano importanti Provenienza preferibile da startup o scaleup Attitudine hands-on e capacità di muoversi cross-ruolo Interesse per una realtà enterprise in xrtlpzc crescita e trasformazione Buona maturità nel tradurre idee tecniche in soluzioni implementabili
Nice to have
- Esperienza su use case AI applicati a processi reali