Data Scientist Specialist Lazio

Data Scientist Specialist
Roma
Lazio, Lazio

Se vuoi cambiare il volto dell'energia, stiamo cercando un/una Data Scientist da inserire nel nostro team di Data Science and Artificial Intelligence. Con chi lavoreraiFarai parte del team di Data Science and Artificial Intelligence all'interno della Data Governance and Intelligence Delivery della Global ICT che si occupa di sviluppare soluzioni basate su intelligenza artificiale per tutte le linee di business a livello globale. Avrai l'opportunità di lavorare in un team composto da circa 60 Data Scientist e Data Engineer, dei veri e propri professionisti del mondo dati con background tecnici avanzati e variegati e con competenze allo stato dell'arte per quanto riguarda metodologie e tecniche associate allo sviluppo di soluzioni AI.

Il Team è articolato in 5 aree di competenza che fanno riferimento alle diverse metodologie che permettono di affrontare use case di AI di tipologia differente: "Predictive Machine Learning", "Optimization and Operational Research", "Language and Vision Machine Learning", "Generative AI", "Design Authority, Data Architecture and Development". Cosa faraiIn questo ruolo, sarai responsabile di:Interagire con gli stakeholder aziendali per tradurre le loro esigenze in problemi di data science. Progettare e sviluppare end-to-end in prima persona, prodotti software di AI/ML di alta qualità, robusti, resilienti, ben testati e ben documentati, adottando le best practice dello sviluppo software CI/CD, le architetture digitali di riferimento di Enel per tale tipologia di soluzioni, seguendo l'intero ciclo di vita del software e integrandoli nell'ecosistema applicativo di Enel. Esplorare dataset eterogenei, complessi, e di grandi dimensioni per indagare i fenomeni sottostanti ai processi aziendali, al fine di estrarre valore che possa guidare e supportare i processi aziendali. Lavorare su una gamma eterogenea di casi d'uso del mondo AI, come ad esempio la Predictive Maintenance degli asset aziendali, Anomaly Detection, Fraud Detection, previsione del Churn della Customer Base, analisi e previsione di serie temporali, l'analisi automatica di documenti, l'analisi e la classificazione di immagini e video, Chatbot e Assistenti Virtuali, modelli di simulazione dei mercati e algoritmi di controllo ottimo delle risorse. Promuovere la cultura AI e data-driven in Enel rappresentando, sponsorizzando e comunicando il valore delle metodologie basate sui dati in tutta l'azienda. Cosa porteraiRequisiti minimi necessari per questo ruolo sono:Competenze richieste:Solida formazione quantitativa e alta familiarità con i concetti e gli algoritmi della data science è un requisito imprescindibile. Capacità di programmazione a livello professionale in Python e le sue librerie comuni di Data Science è un requisito imprescindibile. Esperienza professionale ed alta autonomia nella progettazione e nello sviluppo end-to-end di soluzioni digitali AI/ML è un requisito imprescindibile. Esperienza lavorativa con sorgenti dati complesse, di grandi dimensioni e di struttura eterogenea, ad es.

SQL/NoSQL. Esperienza lavorativa con sistemi di Version Control (git). Esperienza con strumenti di produzione software containerizzati e serverless, ad es. , Docker, Kubernetes. Familiarità con l'implementazione e la gestione delle pratiche di integrazione continua/consegna continua (CI/CD). Familiarità con lo stack di sviluppo Atlassian, ad es. , Jira, Confluence, Bitbucket, Bamboo e Artifactory. Esperienza professionale richiesta:Esperienza professionale di almeno 3 anni come Data Scientist o ML/AI Engineer nella gestione industriale delle soluzioni AI. Soft skills richieste:Hai una forte indole analitico/quantitativa e spirito intraprendente. Hai l'attitudine al problem solving. Sei una persona curiosa ed innovativa. Sei portato naturalmente a raccontare e valorizzare attività e risultati a interlocutori eterogenei. Ti entusiasma sviluppare in prima persona il software alla base dei prodotti che integriamo nel sistema applicativo Enel. Spirito imprenditoriale. Sei in grado di gestire progettualità complesse. Istruzione e competenze linguistiche:Percorso universitario in una disciplina quantitativa. Lingua inglese di livello avanzato sia nello scritto che nel parlato. Ulteriori requisiti considerati come plus sono:Esperienza nelle tecniche avanzate di Generative AI è un plus. Esperienza con Spark/PySpark è un plus. Esperienza con AWS Sagemaker è un plus. Esperienza con Airflow, ZenML, MLFlow, KubeFlow è un plus. PhD, PostDoc o esperienza professionale accademica è un plus. Contributi riconoscibili e tracciabili nel mondo dello sviluppo open source sono un plus. Perché unirsi a noi? Contratto di lavoro a tempo indeterminato. Fondo Integrativo Sanitario e fondo pensione complementare. Continuos Learning. Percorsi di sviluppo ed empowerment. Welfare aziendale per una migliore conciliazione vita-lavoro. Vantaggi con offerte e convenzioni dedicate. Sede: Principali città italianeDiversità, equità, inclusione e processo di selezioneQuesta opportunità è aperta a tutti i candidati e le candidate: promuoviamo e garantiamo condizioni di parità di genere e creiamo un ambiente di lavoro inclusivo. Il nostro processo di selezione è personalizzato per ogni ruolo e include un colloquio con il nostro team di recruiting. Cerchiamo persone che incarnino i nostri valori: Fiducia, Rispetto, Innovazione, Proattività e Flessibilità. Sei pronto/a a fare la differenza e crescere con noi?

Candidati ora e unisciti a noi per guidare la transizione energetica!Chi siamoSiamo un'azienda leader globale nella generazione elettrica e nella distribuzione e vendita dell'energia. Produciamo, distribuiamo e vendiamo energia in 28 Paesi del mondo, lavorando nel rispetto e per la valorizzazione di territori, comunità locali e clienti. Lavoriamo per garantire reti elettriche sempre più efficienti e resilienti. Innovazione e sostenibilità sono parte del nostro Piano Strategico. Curioso/a di noi?

Esplora qui www.enel.comIl presente annuncio è rivolto a candidati dell'uno e dell'altro sesso ai sensi del D. Lgs.

n. 198/2006, art.

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