Compiti/attività in cui sarà coinvolta la risorsa:
- Collaborare con le aree di business per l’individuazione e la risoluzione di “pain/bisogni” con soluzioni nuove.
- Comprendere le esigenze delle linee di business e saperle tradurre in termini di analisi dei dati e modelli quantitativi di Advanced Analytics e Intelligenza Artificiale;
- Sviluppare la conoscenza dei dati raccolti e della loro struttura, nonché dei sistemi in cui sono contenuti nella misura necessaria per il buon andamento della propria attività;
- Sviluppare prototipi rapidi e soluzioni pilota che consentano alle aree aziendali una migliore comprensione delle soluzioni di Data Science proposte e permettano di validare le ipotesi di business;
- Presentare i risultati ad un pubblico non tecnico, sia attraverso report periodici che in riunioni e presentazioni;
- Diventare un punto di contatto e di riferimento per gli interlocutori delle aree aziendali con cui collaborano;
- Analizzare e valutare le opzioni make/buy per risolvere le esigenze aziendali e la strategia definita dall'organizzazione, collaborando con fornitori esterni e produttori di soluzioni quando necessario a tale scopo;
- Partecipare a team multidisciplinari (Business, Data / AI / Visualization Engineers, IT Architects, SW Engineers) nei diversi progetti in cui è richiesto;
- Abilitare, supportare e accelerare il processo di Cambiamento culturale del gruppo, coinvolgendo persone delle diverse aree di business nelle attività operative gestite con metodologie Lean e Agile, al fine di contaminare con approccio, attitudine e metodologie tipiche di innovation il maggior numero possibile di colleghi di Gruppo.
- Indagare nuove tecniche all'interno delle discipline di sua competenza (Advanced Analytics e Artificial Intelligence) e suggerire e promuovere cambiamenti data-driven (Data Driven) che contribuiscono a migliorare i risultati di Business.
Requisiti e conoscenze:
- Laurea magistrale in discipline STEM
- Livello di inglese B2
- Esperienza nello sviluppo di modelli statistici e predittivi/prescrittivi.
- Esperienza in progetti di diversa scala
- Esperienza nello stack tecnologico MS Azure e nelle sue soluzioni orientate ad AA/AI (altamente consigliato)
- Elevata conoscenza pratica di tecniche di Intelligenza Artificiale (Machine/Deep Learning, Optimization, …) e Big Data Analytics.
- Padronanza di Python. Concetti e pratiche di ingegneria del software forti
- Elevata capacità di comunicazione orale e scritta.
- Conoscenza dei linguaggi di prototipazione rapida.
- Gestione progettuale con metodologia agile e lean
- Gradita conoscenza del settore assicurativo
Completano il profilo:
- Mentalità multiculturale e cooperazione
- Esecuzione. Orientamento ai risultati.
- Apertura al cambiamento
- Risoluzione dei problemi
- Resilienza
- Sviluppo personale
- Orientamento al risultato
- Imprenditorialità
- Conoscenza CX e UX
- Autonomia
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