Data Scientist Milano

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Gruppo ItalgasItalgas è una Network Tech Company, leader nei settori gas, idrico, efficienza energetica e IT. Primo operatore in Italia e Grecia nella distribuzione del gas naturale, e terzo in Europa, gestisce un network che si estende per oltre 81. 000 chilometri al servizio di circa 8 milioni di clienti. Con le sue controllate nell'idrico, il Gruppo serve – direttamente e indirettamente – 6, 2 milioni di persone (pari al 10% della popolazione italiana) concentrate nelle regioni Lazio, Sicilia e Campania. La fondazione del Gruppo risale al 1837. Con quasi due secoli di storia alle spalle è unanimemente riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo allo sviluppo economico e sociale del Paese.

In tale contesto è stata creata Bludigit S. p. A. , società del Gruppo Italgas nata per dare ulteriore impulso alla trasformazione digitale di Italgas e per offrire soluzioni all'avanguardia anche ad altri operatori nei settori dell'energia e delle infrastrutture, per supportare e incentivare la transizione energetica e digitale. Bludigit propone soluzioni proprietarie per accelerare la trasformazione digitale, attraverso un ecosistema di partner tecnologici e tramite la Digital Factory, l'hub di innovazione del Gruppo Italgas.

La figura del Data Scientist avrà il compito di disegnare e realizzare modelli di analisi dati e predittivi, in grado di generare insight utili al business e risolvere problemi complessi, utilizzando tecniche di statistica, machine learning e programmazione. Collaborando con altri team, sarà impegnato a trasformare i dati in decisioni strategiche, migliorando i processi aziendali e guidando l'innovazione.

Responsabilità chiave: Supportare la strategia di gruppo attraverso l'intelligenza artificiale e tecnologie generative. Sviluppare, coordinare e gestire piani di progetto trasformativi basati sui dati. Definire la strategia dei dati e il suo percorso di implementazione per la specifica iniziativa. Collaborare con gli stakeholder interni per migliorare e sfruttare il patrimonio informativo del gruppo. Gestire progetti di Artificial Intelligence, Generative AI, data analytics e ottimizzazione dei processi, includendo la gestione delle attività principali, la valutazione del business case, la gestione dei rischi e la comunicazione tra vari stakeholder. Collaborare con i team Agile della Digital Factory di Italgas per lo sviluppo di algoritmi e analisi, indirizzandone le attività. Coordinare e supportare eventuali fornitori esterni all'organizzazione. Gestire end-to-end modelli dati ed AI, dalla fase di progettazione e delivery, fino al continuous improvement degli stessi. Assicurare la conformità alle best practice di MLOps, inclusa la gestione delle versioni dei modelli e la riproducibilità degli esperimenti. Promuovere una cultura Data Driven e lo sviluppo di soluzioni AI-based. Requisiti minimi: Almeno 5 anni di esperienza nel ruolo di Data Scientist, partecipando a progetti di trasformazione data-driven/AI-driven in realtà simili per complessità e magnitudine a quella di Italgas. Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Fisica, o campi correlati. Competenze nello sviluppo di soluzioni utilizzando tecniche di machine learning (supervisionato e non supervisionato) e AI generativa. Conoscenza ed esperienza nell'utilizzo di LLM Open Source e di mercato. Esperienza con AI Agent e progetti di sviluppo correlati. Conoscenza delle tecnologie di trasformazione dei dati e degli strumenti ETL. Comprensione ed esperienza pratica con sistemi di database SQL e NoSQL. Esperienza con la piattaforma Databricks per l'analisi dei big data e utilizzo di strumenti di interrogazione dei database. Esperienza con piattaforme di MLOps (MLflow, Unity Catalog). Comprensione ed esperienza pratica con lo stack tecnologico Microsoft. Conoscenza e utilizzo di linguaggi di programmazione (PySpark, Python o simili). Conoscenza delle metodologie di sviluppo Waterfall e Agile. Competenze personali: Spiccata propensione all'analisi dei dati ed al valore estraibile da essi. Capacità di comunicazione e di influenzamento degli stakeholder principali dei progetti. Flessibilità mentale e orientamento al risultato. Visione d'insieme e sensibilità verso le esigenze del business.

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