DATA SCIENTIST
Robopac
Castel San Pietro Terme, Metropolitan City of Bologna, Italy
Descrizione dell'offerta
Aetna Group è un leader mondiale nel settore del packaging, specializzato in soluzioni di fine linea.
Impiega oltre 2000 persone, tra cui più di 300 tecnici impegnati nell'assistenza post-vendita. Il Gruppo fornisce assistenza ai clienti in oltre 130 Paesi attraverso filiali in Francia, Regno Unito, Germania, Spagna, Stati Uniti, Russia, Cina, Messico, Thailandia e Brasile.
La produzione del Gruppo spazia da avvolgitrici semi-automatiche con tecnologia intelligente a soluzioni automatiche innovative per il confezionamento, confezionatrici industriali e incartonatrici, pallettizzatori, navette AGV e LGV, e macchine dedicate al riciclo delle materie prime.
Con oltre 200.000 macchine vendute e installate in tutto il mondo, Aetna Group è in grado di offrire un'ampia gamma di soluzioni e servizi per le esigenze più diverse dell'industria del packaging, un risultato raggiunto grazie all’attività svolta in 10 stabilimenti produttivi, di cui 6 nella Packaging Valley, uno in Brasile, uno negli Stati Uniti, uno in Cina e uno in Germania.
Ha un fatturato superiore ai 500 milioni di euro e investe ogni anno oltre il 7% delle proprie vendite in Ricerca e Sviluppo, per garantire prodotti con soluzioni tecnologiche innovative che offrano reali vantaggi ai clienti.
Posizione:
Per il potenziamento del nostro Team IT Corporate, stiamo ricercando un DATA SCIENTIST per la nostra sede di Castel San Pietro Terme (BO) , ma coinvolto in attività di tutte le BU di Gruppo.
Responsabilita’ e attività primarie:
- Analisi e modellazione avanzata di dati macchina (sensori, log, telemetria, anomalie)
- Sviluppo di modelli di Machine Learning e AI per ottimizzare processi di service, manutenzione, qualità e operations
- Applicazione di modelli NLP / LLM per l’elaborazione e la classificazione di documentazione tecnica e dati aziendali non strutturati
- Sperimentazione e validazione di modelli predittivi e classificatori statistici
- Collaborazione con team interni (R&D, service, ingegneria, IT) per definire, sviluppare e integrare soluzioni data-driven in progetti di prodotto
- Progettazione e gestione autonoma di piccole iniziative, in parallelo al lavoro su progetti trasversali e multidisciplinari
- Laurea magistrale in Data Science, Ingegneria, Matematica, Fisica, Statistica o discipline affini
- 2–3 anni di esperienza in ambito manifatturiero o in progetti di ricerca applicata ai temi sopra citati
- Ottima padronanza di Python e R, con utilizzo di librerie per ML e analisi dati
- Conoscenza approfondita di statistica descrittiva e inferenziale, tecniche di regressione, clustering, classificazione
- Familiarità con tecniche di Natural Language Processing e modelli LLM
- Esperienza con dataset reali, dati sporchi, multiformato, strutturati e non
- Attitudine all’autonomia, con capacità di lavorare su progetti end-to-end e interfacciarsi efficacemente con altri dipartimenti
- Esperienza in ambienti industriali (es. produzione, R&D, qualità, service)
- Familiarità con pipeline dati, orchestrazione (Airflow, Prefect), MLOps (MLflow, DVC)
- Conoscenza base di container (Docker) o ambienti cloud (AWS, GCP, Azure)
- Contributi o esperienze in ambito accademico o open source su ML/AI
4 Agosto 2025
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