Data Scientist Expert

In Eni siamo alla ricerca di una/un Data Scientist Expert che, all’interno della funzione Digital, si occuperà di sviluppare soluzioni data-driven innovative basate sulle moderne tecniche di data science e artificial intelligence. Il data scientist contribuirà alla realizzazione di diverse progettualità orientate a migliorare le funzionalità di business e incrementare le performance aziendali.

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. Questi professionisti si interfacciano con un ambiente in continua evoluzione, dove hanno l’opportunità di supportare attivamente lo svolgimento di tutte le operazioni di business e sviluppare un know-how strategico e altamente competitivo.

All’interno del team dell’unità Digital ti occuperai di:

• Applicare strumenti e tecniche di data science per contribuire al processo di evoluzione digitale di Eni, progettando, implementando e testando soluzioni ML/AI che permettano di generare insight e risultati di valore.
• Sviluppare algoritmi di analisi, predizione, clusterizzazione, ottimizzazione e simulazione, utilizzando i moderni framework ML/AI al fine di 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 della metodologie Agile.
• Esporre e condividere i risultati ottenuti con i diversi stakeholder, recependo ed elaborando in maniera costruttiva e propositiva i feedback ricevuti.
• Mentor delle 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 ad indirizzo quantitativo ovvero Matematica, Informatica, Statistica, Machine learning, AI, o equivalenti; preferibile il PhD.
• Minimo  3 anni di esperienza pratica nell’ambito dello sviluppo, dell’implementazione, test e mantenimento di modelli di machine learning/AI in ambienti di produzione.
• Conoscenza approfondita delle tecniche e dei modelli di machine learning/AI relativi a problemi di regressione, classificazione, clustering, dimensionality reduction. Ottima esperienza nell’utilizzo di metodi ed algoritmi annessi, quali ad esempio GLM, SVM, alberi decisionali, RF, XGBoost e metodologie di regolarizzazione.
• Conoscenza di modelli e tecniche di deep learning. Elevata comprensione delle più comuni architetture neurali, come ANN, CNN, RNN.
• Conoscenza di metodologie e tecniche statistiche inferenziali, come ad esempio intervalli di confidenza e test statistici (p-values). Buona conoscenza del framework bayesiano applicato a problemi di data science e di machine learning (ad es. regressione bayesiana, reti neurali bayesiane, EM).
• Conoscenza approfondita ed esperienza di oltre 3 anni nell’uso di Python e relative librerie scientifiche:
  • Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib
  • Scikit-Learn, xgboost o lightgbm, statmadels
  • Almeno uno tra TensorFlow/Keras/Pytorch
• Conoscenza approfondita del linguaggio SQL
• Conoscenza del sistema di controllo Git ed esperienza nello sviluppo di software secondo metodologie di MLops o Devops. Esperienza concreta nello sviluppo di pipelines CI/CD
• Esperienza 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)
• Buona consocenza della lingua inglese (eniitalia)

Sede di Lavoro

San Donato Milanese

Tipo di contratto

Tempo Indeterminato