iCubed srl
Lodestar
è un gruppo di aziende leader nel settore ICT, specializzato nella consulenza, nei servizi e nello sviluppo di soluzioni tecnologiche avanzate. Con oltre 500 professionisti e sedi in tutta Italia, ci impegniamo a supportare le imprese nel loro percorso di crescita, facendo della tecnologia un motore di innovazione. La nostra missione è creare valore per i nostri clienti, mettendo il loro successo al centro delle nostre soluzioni. Cosa ci rende unici? Le persone.
I nostri punti di forza risiedono nelle competenze, nella professionalità e nella passione che animano il nostro gruppo. Perché scegliere Lodestar?
Entrare a far parte di Lodestar significa vivere in un ambiente dinamico e stimolante, dove le tue idee sono ascoltate e valorizzate. Promuoviamo un approccio collaborativo, un continuo sviluppo professionale e il giusto equilibrio tra vita lavorativa e personale, offrendo flessibilità e strumenti per affrontare ogni sfida con successo. In Lodestar, ogni traguardo è un’opportunità per crescere insieme. Posizione aperta
: Per il team di
iCubed
siamo alla ricerca di un
Data Scientist
da inserire nella capability Data & AI. iCubed
è un'azienda leader nel campo dell'Information e Communication Technology, specializzata in servizi di consulenza e formazione IT di alta qualità per aziende di medie e grandi dimensioni. Collaboriamo con le imprese e i loro leader per affrontare e risolvere le sfide aziendali, migliorando l’efficienza, stimolando l’innovazione e accelerando la crescita. La risorsa sarà coinvolta nello sviluppo di soluzioni cloud-centriche di Machine Learning, progetti di ottimizzazione matematica e, più in generale, in attività di Advanced Analytics. Requisiti Esperienza nel ruolo di almeno 3 anni Passione per la tecnologia e l’innovazione Modellazione supervisionata e non supervisionata (classificazione, regressione, clustering, anomaly detection) Sviluppo di soluzioni di predictive maintenance su dati sensori/IoT Feature engineering, selezione e validazione dei modelli Esperienza in MLOps (MLflow, monitoraggio metriche e drift, packaging modelli) Ottimizzazione Matematica Formulazione di problemi di ottimizzazione lineare, intera e non lineare Utilizzo di librerie Python (Pyomo, PuLP, OR-Tools) Ottima padronanza di Python (pandas, polars, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn) Esperienza con SQL avanzato su Azure SQL Database / Fabric / Azure Databricks Solide basi di statistica inferenziale e probabilità Esperienza pratica con Azure Machine Learning (workspace, endpoints, training pipelines, registrazione e deployment) Conoscenza di Azure Databricks (nice to have Microsoft Fabric) Familiarità con Azure Data Factory, Event Hub e servizi di integrazione/orchestrazione dati Visualizzazione & Comunicazione Sviluppo di dashboard interattive in Python (Plotly, Dash, Streamlit o equivalenti). Nice to have Power BI Capacità di data storytelling per comunicare insight complessi in modo chiaro a stakeholder non tecnici Esperienza con Git e sistemi di version control Conoscenza di metodologie Agile/Scrum Principi di clean code, testing e CI/CD in ambito data science Capacità di guidare progetti presso il cliente, coordinando attività e collaboratori Inquadramento contrattuale e retribuzione commisurati all'esperienza e alle competenze del candidato. Ambiente di lavoro dinamico, giovane e in crescita. Certificazioni e formazione. Policy di Smart working con approccio ibrido. Siamo alla ricerca di professionisti motivati e pronti a contribuire al successo dei nostri progetti. Se pensi di avere le competenze giuste,
inviaci il tuo CV aggiornato , completo della liberatoria privacy, e ti contatteremo per un primo colloquio conoscitivo. Siamo un gruppo di aziende
inclusive : le nostre opportunità di lavoro sono aperte a tutte le persone, a prescindere da sesso, razza, religione. Crediamo nella crescita delle persone e nelle
pari opportunità . Offriamo formazione costante, un aiuto nell'inserimento e adottiamo un approccio ibrido: alcune attività sono svolte nei nostri uffici, ma è prevista una policy di
Smart Working , compatibilmente con le attività svolte.
#J-18808-Ljbffr
è un gruppo di aziende leader nel settore ICT, specializzato nella consulenza, nei servizi e nello sviluppo di soluzioni tecnologiche avanzate. Con oltre 500 professionisti e sedi in tutta Italia, ci impegniamo a supportare le imprese nel loro percorso di crescita, facendo della tecnologia un motore di innovazione. La nostra missione è creare valore per i nostri clienti, mettendo il loro successo al centro delle nostre soluzioni. Cosa ci rende unici? Le persone.
I nostri punti di forza risiedono nelle competenze, nella professionalità e nella passione che animano il nostro gruppo. Perché scegliere Lodestar?
Entrare a far parte di Lodestar significa vivere in un ambiente dinamico e stimolante, dove le tue idee sono ascoltate e valorizzate. Promuoviamo un approccio collaborativo, un continuo sviluppo professionale e il giusto equilibrio tra vita lavorativa e personale, offrendo flessibilità e strumenti per affrontare ogni sfida con successo. In Lodestar, ogni traguardo è un’opportunità per crescere insieme. Posizione aperta
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è un'azienda leader nel campo dell'Information e Communication Technology, specializzata in servizi di consulenza e formazione IT di alta qualità per aziende di medie e grandi dimensioni. Collaboriamo con le imprese e i loro leader per affrontare e risolvere le sfide aziendali, migliorando l’efficienza, stimolando l’innovazione e accelerando la crescita. La risorsa sarà coinvolta nello sviluppo di soluzioni cloud-centriche di Machine Learning, progetti di ottimizzazione matematica e, più in generale, in attività di Advanced Analytics. Requisiti Esperienza nel ruolo di almeno 3 anni Passione per la tecnologia e l’innovazione Modellazione supervisionata e non supervisionata (classificazione, regressione, clustering, anomaly detection) Sviluppo di soluzioni di predictive maintenance su dati sensori/IoT Feature engineering, selezione e validazione dei modelli Esperienza in MLOps (MLflow, monitoraggio metriche e drift, packaging modelli) Ottimizzazione Matematica Formulazione di problemi di ottimizzazione lineare, intera e non lineare Utilizzo di librerie Python (Pyomo, PuLP, OR-Tools) Ottima padronanza di Python (pandas, polars, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn) Esperienza con SQL avanzato su Azure SQL Database / Fabric / Azure Databricks Solide basi di statistica inferenziale e probabilità Esperienza pratica con Azure Machine Learning (workspace, endpoints, training pipelines, registrazione e deployment) Conoscenza di Azure Databricks (nice to have Microsoft Fabric) Familiarità con Azure Data Factory, Event Hub e servizi di integrazione/orchestrazione dati Visualizzazione & Comunicazione Sviluppo di dashboard interattive in Python (Plotly, Dash, Streamlit o equivalenti). Nice to have Power BI Capacità di data storytelling per comunicare insight complessi in modo chiaro a stakeholder non tecnici Esperienza con Git e sistemi di version control Conoscenza di metodologie Agile/Scrum Principi di clean code, testing e CI/CD in ambito data science Capacità di guidare progetti presso il cliente, coordinando attività e collaboratori Inquadramento contrattuale e retribuzione commisurati all'esperienza e alle competenze del candidato. Ambiente di lavoro dinamico, giovane e in crescita. Certificazioni e formazione. Policy di Smart working con approccio ibrido. Siamo alla ricerca di professionisti motivati e pronti a contribuire al successo dei nostri progetti. Se pensi di avere le competenze giuste,
inviaci il tuo CV aggiornato , completo della liberatoria privacy, e ti contatteremo per un primo colloquio conoscitivo. Siamo un gruppo di aziende
inclusive : le nostre opportunità di lavoro sono aperte a tutte le persone, a prescindere da sesso, razza, religione. Crediamo nella crescita delle persone e nelle
pari opportunità . Offriamo formazione costante, un aiuto nell'inserimento e adottiamo un approccio ibrido: alcune attività sono svolte nei nostri uffici, ma è prevista una policy di
Smart Working , compatibilmente con le attività svolte.
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