Questa lista contiene solo i paesi per i quali sono state pubblicate offerte di lavoro nella lingua selezionata (ad es., nella versione francese vengono visualizzate solo offerte di lavoro scritte in francese, mentre in quella inglese solo quelle in inglese).
Il Gruppo Lynx è specializzato nella progettazione e realizzazione di soluzioni software presente in Italia, Spagna e America Latina con oltre 1.600 risorse ed è da anni partner di primarie realtà internazionali in molti settori di mercato, fra i quali Finance, Energy e Insurance. I contesti che ci vedono protagonisti sul mercato sono caratterizzati da una forte componente innovativa, come ad esempio l’uso di metodologie quali DevOps, Agile e tecnologie Microservizi, front-end web innovativi, Big Data, Machine Learning, Intelligenza Artificiale e Cyber Security. Stiamo ricercando un Junior Data Scientist, da inserire all'interno dei nostri team. La sua missione sarà quella di supportare il team tecnico trasformando i dati grezzi in insight utilizzabili e contribuendo operativamente ai progetti nelle fasi di preparazione dei dati, addestramento dei modelli e testing delle performance, garantendo elevati standard di accuratezza e affidabilità per i prodotti AI. Avrà l'opportunità di applicare le sue conoscenze teoriche su casi reali, imparando a scrivere codice professionale con potenziamento agentico e a utilizzare le tecnologie più recenti (GenAI, Cloud) con l'obiettivo di crescere rapidamente, assorbendo le best practice dai Senior per diventare autonomo nella gestione di task complessi di Machine Learning.
Responsabilità
Data Preparation & Quality Assurance: Eseguire attività di data wrangling e pulizia sui dataset grezzi utilizzando Pandas/SQL, implementando controlli sistematici di Data Quality (validazione schemi, gestione anomalie/nulls) per garantire l'affidabilità del dato prima della fase di modellazione
Supporto allo Sviluppo Modelli: Addestrare e testare modelli di Machine Learning sotto la supervisione di figure Senior, eseguendo task di ottimizzazione iperparametri e confrontando le metriche di base (es. Accuracy, Precision/Recall, RMSE ed R^2)
Exploratory Data Analysis (EDA): Effettuare analisi esplorative sui dati chiare ed esaustive producendo reportistica descrittiva per facilitare la comprensione di trend e anomalie nei dati, comunicando i risultati al team tecnico
GenAI Testing & Prompting: Supportare i progetti di Generative AI attraverso la creazione e il testing di prompt (Prompt Engineering base) e la validazione qualitativa degli output generati dagli LLM
Collaborative Development: Partecipare al ciclo di sviluppo software utilizzando Git per il versionamento del codice, scrivendo script Python puliti e documentati, imparando a trasformare prototipi in codice strutturato
Data Visualization & Reporting – Progettare dashboard intuitive e report visivi (utilizzando Power BI, Tableau o librerie Python) per comunicare i risultati ai team interni o ai clienti
System Maintenance – Monitorare le performance dei modelli esistenti e assistere nella configurazione e manutenzione delle piattaforme IA
Requisiti
Education: Laurea Magistrale in discipline STEM (Informatica, Fisica, Matematica, Ingegneria) o Laurea Triennale con forte curriculum pratico
Python Foundations: Buona conoscenza delle basi di Python e familiarità con le librerie standard per la data science (Pandas, NumPy, Matplotlib). Capacità di scrivere script funzionanti per la manipolazione dati
Theoretical ML Knowledge: Conoscenza accademica/teorica dei principali algoritmi di Machine Learning (Regressione Lineare/Logistica, K-Means, Alberi decisionali) e dei concetti fondamentali (Train/Test split, Cross-Validation)
Basic SQL & Tools: Conoscenza di base del linguaggio SQL (Select, Where, Group By) per interrogare database e familiarità con l'uso del terminale e di Git (comandi base: add, commit, push)
Analytical Mindset: Capacità di eseguire analisi statistiche e visualizzare i trend dei dati in modo efficace
Soft Skills: Curiosità tecnica, proattività nella risoluzione dei problemi e capacità di spiegare concetti tecnici complessi in modo semplice
Preferibile
1-2 anni di esperienza (inclusi tirocini curriculari o progetti di tesi sperimentali in ambito Data Science/AI)
Familiarità con sistemi di controllo versione (Git) e metodologie agili
Conoscenza base di piattaforme Cloud (AWS, GCP o Azure)
Familiarità con librerie NLP (spaCy, NLTK)
Esperienza con strumenti di visualizzazione come Power BI, QuickSight o Tableau
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