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Expert Data Scientist

Dettagli della offerta

In Eni siamo alla ricerca di una/un Expert Data Scientist che, all'interno dell'Unità di Digital Information Technology, si occuperà di applicare strumenti e tecniche di data science per contribuire al processo di evoluzione digitale di Eni, progettando, implementando e testando soluzioni ML/AI e generative AI che permettano di generare insight e risultati di valore.
Con chi lavorerai: La trasformazione digitale è diventata uno dei fattori chiave del successo di Eni.
Le nostre persone inserite in questo settore hanno l'occasione di lavorare in team inter-funzionali di eccellenza, sviluppando nuovi e più efficaci strumenti tecnologici per rispondere alle sfidanti richieste della produzione energetica e dell'evoluzione del business, sempre più data driven.
All'interno del team di Digital Center of Excellence ti occuperai di: Sviluppare soluzioni che utilizzino algoritmi di analisi, predizione, clusterizzazione, ottimizzazione e simulazione, applicando i moderni framework di ML/AI e modelli pre-addestrati (pre-trained models) per risolvere problemi di business concreti; Esplorare e analizzare diversi set di dati, testando le proprie idee e valutandone i risultati; Analizzare, comprendere e mappare i requisiti di business, il processo e gli obiettivi progettuali all'interno di un ambiente integrato e dinamico, in cui la soluzione viene costruita seguendo l'intero processo di progettazione e sviluppo delle metodologie agile; Esporre e condividere i risultati ottenuti con i diversi stakeholder, recependo ed elaborando in maniera costruttiva e propositiva i feedback ricevuti; Supportare le figure più junior, agendo come punto di riferimento ed elemento focale per la loro crescita professionale.
Questa è l'opportunità per te se rispondi a questi requisiti: Laurea magistrale in ambito ingegneristico, Matematica, Informatica, Fisica, Statistica e AI/ML.
Costituirà titolo preferenziale aver conseguito un PhD negli ambiti citati oppure in Machine Learning/Artificial Intelligence.
Almeno 3 anni di esperienza maturata nello sviluppo, implementazione, test e mantenimento di modelli di machine learning/ai in ambienti di produzione e nell'utilizzo dell'architettura cloud azure e dei principali servizi correlati rispetto allo sviluppo della pipeline di data science (ad esempio servizi di data storage, computing, machine learning).
Esperienza nell'implementazione di metodi e modelli di Natural Language Processing.
Costituirà requisito preferenziale esperienza nell'utilizzo di modelli di generative AI (Large Language Models, LLMs).
Conoscenza di metodologie statistiche inferenziali, del framework bayesiano e di modelli e tecniche di deep learning e comprensione delle più comuni architetture neurali, come ANN, CNN, RNN.
Conoscenza approfondita nell'uso di Python e relative librerie scientifiche: Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, Xgboost o Lightgbm, Statmodels e di un framework di deep learning (p.es., Torch, Keras, etc.).
Conoscenza del sistema di controllo GIT ed esperienza nello sviluppo di software secondo metodologie di MLOps o DevOps.
Preferibile conoscenza del linguaggio SQL.
Buona conoscenza della lingua inglese scritta e parlata.
Sede di Lavoro San Donato Milanese Tipo di contratto Tempo Indeterminato In Eni crediamo nelle persone intraprendenti, capaci di fare la differenza e dare il proprio contributo con passione e innovazione, per rispondere alle sfide globali della transizione energetica.
Consideriamo fondamentali competenze e attitudini di ciascuno, formazione continua, diversità e inclusione.
Promuoviamo forme flessibili di lavoro con una particolare attenzione al benessere, al welfare e al work life-balance.
Eni valuterà le candidature pervenute considerando la pluralità e la diversità come fonti di arricchimento.
Se sarai tra le persone valutate maggiormente in linea con il profilo richiesto, verrai contattata/o per continuare il processo di selezione.
Qualsiasi sia la tua ambizione, in Eni puoi trovare gli strumenti per realizzarla.
Energy for action takers #LI-ECU #J-18808-Ljbffr


Salario Nominale: Da concordare

Risorsa: Talent_Dynamic-Ppc

Funzione Lavorativa:

Requisiti

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