ShyftLabs aiuta le aziende a trasformare dati e intelligenza artificiale in capacità aziendali concrete. Le sue attività comprendono consulenza su dati e IA, prototipazione rapida, realizzazione di soluzioni, scalabilità delle piattaforme e gestione operativa continua, supportando le organizzazioni dalle prime fasi strategiche fino alla distribuzione in produzione. L’azienda sviluppa infrastrutture dati sicure, servizi per piattaforme cloud, soluzioni di analisi e di IA progettate per integrarsi con i flussi di lavoro esistenti e migliorare le prestazioni operative. ShyftLabs collabora con i clienti lungo l’intero ciclo di vita delle loro iniziative basate su dati e IA, adattando le implementazioni ai loro obiettivi di trasformazione.
Data Scientist (Ibrido, India)
ShyftLabs cerca un data scientist per sviluppare modelli predittivi, condurre esperimenti e creare pipeline di dati. Il ruolo trasforma analisi complesse in raccomandazioni che guidano le decisioni di prodotto e di business.
Descrizione
- Sviluppare e validare modelli di machine learning per previsioni, segmentazione e raccomandazioni
- Collaborare con i team di prodotto e ingegneria per tradurre le domande di business in problemi analitici
- Esplorare e analizzare grandi set di dati per individuare modelli significativi
- Pianificare e valutare test A/B e altri esperimenti
- Creare e mantenere pipeline di dati in collaborazione con il team di data engineering
- Presentare gli insight tramite report, dashboard e presentazioni
- Monitorare le prestazioni e il drift dei modelli distribuiti, migliorandoli quando necessario
- Contribuire a definire solide pratiche per la sperimentazione, la valutazione dei modelli e la qualità dei dati
- Trasformare i dati aziendali in insight fruibili e prodotti intelligenti
Requisiti
- Almeno tre anni di esperienza nella data science, nel machine learning applicato o nell’analisi quantitativa
- Conoscenza avanzata di Python, inclusi Pandas, NumPy e Scikit-learn, oltre a SQL
- Solida conoscenza della statistica e della progettazione degli esperimenti, inclusi i test A/B
- Esperienza pratica nello sviluppo e nella valutazione di modelli di machine learning per applicazioni reali
- Capacità di comunicare con chiarezza e spiegare risultati tecnici a interlocutori non tecnici
- Esperienza nella gestione di grandi set di dati e nella produzione di codice di analisi efficiente e pronto per la produzione
- Familiarità con Matplotlib, Seaborn, Tableau o strumenti comparabili di visualizzazione dei dati
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- SQL
- Statistica e progettazione degli esperimenti, inclusi i test A/B
- Sviluppo di modelli di machine learning
Benefit
- Retribuzione competitiva con bonus basati sulle prestazioni
- Orari di lavoro flessibili con opzioni di lavoro da remoto e ibrido
- Assicurazione sanitaria e benefit per il benessere
- Budget per la formazione e lo sviluppo professionale
- Ambiente collaborativo in cui il lavoro analitico contribuisce direttamente alle decisioni