Role overview
Unisciti a Edison!
Siamo leader nella transizione energetica , con una storia di innovazione lunga 140 anni.
Ricerchiamo, per la Divisione Strategy, Corporate Development & Innovation, Direzione Digital un/una neolaureato/a con background quantitativo da inserire in stage come Junior Data Scientist .
What we're looking for
La risorsa supporterà il team nelle seguenti attività, con affiancamento e percorso di crescita:
- Analisi di dati strutturati e non strutturati , con focus su qualità del dato e preparazione dataset
- Data mining su dataset di dimensioni rilevanti e costruzione di feature/indicatori
- Sviluppo report , dashboard o presentazioni verso i clienti interni
- Sviluppo e implementazione di modelli di Machine Learning (classificazione, regressione, clustering)
- Valutazione delle performance dei modelli (metriche, validazione) e analisi/anomaly detection
- Sviluppo di tool legati a modelli di linguaggio (LLM), Generative AI e Agenti AI, sia mediante soluzioni proprietarie che open-source
Chi sei
- Laurea triennale/magistrale (o conseguimento imminente) in Ingegneria, Matematica, Fisica, Informatica, Data Science o affini
- Conoscenza di:
- SQL e db non strutturati
- Python e principali librerie di analisi dati, data visualization e machine learning
- Machine Learning (fondamenti + applicazioni pratiche)
- Buone capacità analitiche, curiosità, attitudine al problem solving e al lavoro in team
- Buona comunicazione: capacità di spiegare in modo chiaro analisi e risultati
- Linux (uso base di shell / scripting)
- Esperienza o familiarità con Cloud provider (es. AWS, Azure, GCP) e ambienti data/ML
- Conoscenza di LLM, AI Agents e concetti di base (prompting, RAG, tool/agent orchestration)
- Familiarità con strumenti Big Data o pipeline dati (anche a livello introduttivo)
Interview process
Il nostro processo di selezione prevede colloqui motivazionali e tecnici e, per i profili junior, anche test di personalità e di logica deduttiva. Garantiamo l'equità in tutte le fasi del processo di assunzione, monitorando l'"Adverse Impact", un sistema di valutazione dal quale emerge l’assenza di biais di genere.