Data Scientist - Process Science

STAM è attualmente alla ricerca di Data Scientist /Data Engineer per sviluppo di attività e progetti all’interno del team Digital Solutions a Genova.

La risorsa sarà inserita in un team di Data Scientist e Data Engineer e contribuirà alla progettazione, sviluppo e manutenzione di pipeline di analisi di grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. Data Engineering e Integrazione Dati:

Progettazione, sviluppo e ottimizzazione di pipeline ETL/ELT da sistemi enterprise, piattaforme smart metering, sistemi OT/IoT e sorgenti esterne

Modellazione dati e ottimizzazione di architetture Lakehouse e Data Warehouse

Gestione Data Platform in Cloud (AWS o equivalenti):

Gestione e governance di Data Lake su Amazon S3

Configurazione e ottimizzazione di ambienti analitici su Redshift (o tecnologie equivalenti)

Implementazione pipeline tramite Glue, Lambda, Step Functions

Monitoraggio performance, ottimizzazione costi e gestione sicurezza tramite IAM

Soluzioni Analitiche e Microsoft Fabric:

Implementazione e gestione ambienti Lakehouse e Data Warehouse su Microsoft Fabric

Estrarre valore informativo dai dati attraverso tecniche statistiche, matematiche, di machine learning e ricerca operativa

Analisi di serie temporali (forecasting, anomaly detection, clustering) e modelli su dati tabellari in contesto energy & utility

Preparazione dataset e attività di feature engineering

Sviluppo e tuning di modelli di machine learning per:

anomaly detection su reti e infrastrutture

Supporto alla messa in produzione e monitoraggio dei modelli

Collaborazione con stakeholder tecnici e di business per tradurre esigenze operative in soluzioni data‑driven

Laurea magistrale in Informatica, Data Science, Ingegneria, Matematica o discipline affini

Almeno 4 anni di esperienza in ambienti cloud data platform e advanced analytics

Competenze Tecniche:

Python

solida esperienza nell’utilizzo del linguaggio e delle principali librerie per data processing e machine learning (es. manipolazione e analisi di dataframe tramite librerie come pandas, polars, ibis e narwhals;

sviluppo di modelli di machine learning con scikit-learn, xgboost, SHAP e MLflow;

applicazione di tecniche di ricerca operativa tramite OR-Tools, CVXPY e PuLP;

strumenti per analisi esplorativa e presentazione dei dati quali Jupyter, Marimo e Streamlit.

SQL e database relazionali: competenze nell’utilizzo di SQL e nella gestione di database quali SQLite, Oracle SQL, PostgreSQL, Presto/Trino e DuckDB. Data Platform & Architetture

AWS Data Services (S3, Redshift, Glue, Lambda, Step Functions, Kinesis, IAM)

Microsoft Fabric

Data streaming e orchestrazione workflow

Monitoraggio, troubleshooting e performance tuning

Automazione workflow e integrazione API

Gestione qualità e affidabilità del dato

Integrazione OT/IoT

Monitoraggio infrastrutture di rete

Analisi dati per sostenibilità ed efficienza energetica

Inglese fluente

Crescita professionale in ambito cloud, lakehouse e machine learning…

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