Technical Leader in ambito Dati ed AI

ISelection - Iagica srl
Rome, Italy
yesterday

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
Italian
Experience level
Senior

Job location

Rome, Italy

Tech stack

Artificial Intelligence
Artificial Neural Networks
Cloud Computing
Cluster Analysis
SPSS (Software)
Interoperability
Python
KNIME
Machine Learning
Natural Language Processing
Open Data Protocol
SQL Databases
Tableau
Deep Learning
Generative AI
Data Analytics
Data Management

Job description

Per importante realtà operante in ambito PA ed Enterprise, siamo alla ricerca di un/una AI & Data Governance Lead con esperienza nella progettazione e gestione di soluzioni avanzate di Intelligenza Artificiale e Data Management.

La risorsa sarà responsabile della definizione e dell'evoluzione delle architetture dati e AI, coordinando iniziative di Machine Learning, Deep Learning, NLP e Generative AI, oltre a presidiare le tematiche di Master Data Management (MDM), Data Governance e Open Data.

Requirements

Almeno 4 anni di esperienza in ruoli di Technical Leadership, Data Architecture o Lead Data Science. Esperienza nella gestione di progetti complessi in contesti Enterprise e/o Pubblica Amministrazione. Esperienza in progetti di Master Data Management (MDM), Data Governance e valorizzazione degli Open Data. Esperienza nel monitoraggio e nell'ottimizzazione della filiera del dato attraverso KPI e metriche di performance.

Competenze: Solida conoscenza della Statistica e degli algoritmi di Machine Learning (clustering, regressione, reti neurali). Conoscenza approfondita delle principali soluzioni di Intelligenza Artificiale, tra cui Machine Learning, Deep Learning, NLP e Generative AI. Conoscenza delle tematiche di Data Governance, Data Quality e Master Data Management. Familiarità con normative e framework di riferimento quali GDPR, AI Act, linee guida AGID e interoperabilità dei dati nella Pubblica Amministrazione. Ottima padronanza di Python, SQL e delle principali architetture dati e AI in ambienti Cloud e On-Premise. Gradita conoscenza di strumenti di Data Analytics e Data Science quali Tableau, IBM SPSS Modeler, SAS e KNIME.

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