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Italie, Pouilles, Mola Via S. Sabino, 21, Industrie du travail des metaux, Ingénierie/Planification

Lieu de travail: Italie, Pouilles, Mola
Secteur: Industrie du travail des metaux
Poste: Ingénierie/Planification
Filiale: angel4future
Date de la dernière mise à jour: 23/01/2026
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Description de l'emploi

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Angel4Future (A4F) è il Venture Builder della holding Angel. A4F è un generatore di imprese tecnologiche che fornisce servizi di trasformazione digitale, progettazione e produzione meccatronica ed ha la responsabilità della crescita orizzontale della holding.

In Angel4Future costruiamo, lanciamo e sviluppiamo nuove aziende in mercati ad alto potenziale.

Meccatronica Digitale, Ai, IoT, e Made in Italy sono gli ingredienti della nostra formula.

Angel è il gruppo industriale italiano leader nei mercati internazionali del Ferroviario, dell'Aerospazio e dell'Aeronautica. Con quartier generale a Monopoli (BA), il gruppo impiega oltre 2.000 dipendenti con sedi in 20 paesi. I suoi prodotti e servizi sono attualmente in uso in 67 nazioni nel mondo.


La nostra Azienda è alla ricerca di un/una Data Scientist con esperienza da inserire all'interno del Dipartimento AI&Analytics, la Business Unit di Angel4Future dedicata allo sviluppo di soluzioni avanzate in ambito AI, Data Science e Analytics, con un focus crescente su tecnologie di frontiera come Generative AI, Large Language Models (LLM) e Agentic AI. Il team lavora sia su progetti interni che per le altre Aziende del Gruppo Angel.

In un contesto lavorativo dinamico e stimolante, la risorsa avrà l'opportunità di guidare progetti su diversi domini applicativi, contribuendo attivamente alla definizione delle soluzioni e collaborando con team multidisciplinari. Il ruolo prevede un impatto diretto sull'evoluzione tecnologica e strategica delle iniziative aziendali, con particolare attenzione all'adozione e all'integrazione di modelli generativi e agenti intelligenti nei processi aziendali.

  • Interfacciarsi con stakeholder tecnici e di business per raccogliere requisiti e tradurli in soluzioni analitiche concrete;
  • Progettare, implementare e ottimizzare pipeline di Data Engineering su infrastrutture Cloud;
  • Sviluppare, validare e mettere in produzione modelli di Machine/Deep Learning e modelli generativi (LLM, diffusion models) per risolvere problemi complessi;
  • Progettare e implementare soluzioni basate su LLM e agenti AI per l'automazione intelligente di processi, l'analisi semantica e la generazione di contenuti;
  • Creare dashboard e visualizzazioni efficaci per comunicare insight e risultati analitici;
  • Contribuire alla definizione dell'architettura dei sistemi di data science e alla scelta degli strumenti tecnologici;
  • Supportare e fare mentoring a profili junior all'interno del team;
  • Collaborare all'integrazione di soluzioni AI nei processi aziendali, lavorando con team cross-funzionali per garantire scalabilità, efficienza e valore di business.

Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Fisica, Matematica, Statistica o discipline affini.


  • Almeno 2-4 anni di esperienza in ruoli analoghi in ambito Data Science o AI applicata, preferibilmente in contesti multidisciplinari o su progetti end-to-end.
  • Esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning, inclusi modelli generativi (LLM, diffusion models).
  • Ottima padronanza del linguaggio Python e delle principali librerie per la data science (es. Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
  • Progettazione e implementazione di pipeline di Data Engineering su infrastrutture Cloud (AWS, Azure, GCP).
  • Conoscenza avanzata di tecniche di data wrangling, data cleaning e gestione di grandi moli di dati.
  • Esperienza con database relazionali e non relazionali, e linguaggi di query (es. SQL).
  • Solida comprensione di statistica, modelli predittivi e tecniche di validazione.
  • Capacità di comunicare efficacemente con stakeholder tecnici.
  • Attitudine al problem solving, alla leadership tecnica e al mentoring di profili junior.

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Gérera d'autres personnes:Non
Niveau de carrière:Employé

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23/01/2026
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