Data Scientist

About the Position

Sede: Ibrida (Via Giovanni Gioacchino Winckelmann 1, 20146, Milano)

Azienda: Prefe

Prefe è una startup innovativa che ha sviluppato una piattaforma AI di market intelligence attiva nel settore Fast-Moving Consumer Goods (FMCG). Stiamo sviluppando sistemi proprietari di intelligenza artificiale che supportano i brand e i retailer nei processi decisionali e stiamo ampliando il nostro team tech. Se vuoi lavorare su dati che alimentano modelli AI distribuiti su larga scala, questo ruolo fa per te!

Responsibilities

Lavorerai sul nostro asset principale (i nostri dati) progettando, implementando e migliorando continuamente algoritmi e modelli che alimentano i nostri prodotti core. Avrai ownership, autonomia e reale responsabilità in produzione, oltre a un’esposizione diretta ai clienti.

• Collaborerà con CTO, team Sales e Product, nonché con altri stakeholder, per definire requisiti analitici, KPI e funzionalità data-driven;
• Progetterà, svilupperà e manterrà modelli avanzati di AI e algoritmi statistici orientati alle esigenze di business;
• Utilizzerà attivamente strumenti di coding agentico (es. Claude Code via CLI, OpenCode o strumenti equivalenti) per accelerare sviluppo, debugging, refactoring e documentazione del codice, mantenendo elevati standard di qualità e sicurezza;
• Si terrà costantemente aggiornato/a sulle evoluzioni di questi tool (nuove funzionalità, best practice, workflow) e proporrà in modo proattivo miglioramenti al processo di sviluppo e collaborazione del team;
• Definirà e applicherà linee guida operative per l’utilizzo efficace degli agent (prompting, review, verifiche, guardrail) per garantire affidabilità, tracciabilità e mantenibilità del codice in produzione;
• Raccoglierà, pulirà e preprocesserà dataset ampi ed eterogenei provenienti da fonti multiple (strutturate, semi-strutturate e non strutturate);
• Svilupperà pipeline per ingestione, trasformazione e feature engineering garantendo workflow scalabili, efficienti e affidabili;
• Implementerà tecniche avanzate per product matching, recommendation, forecasting e anomaly detection;
• Costruirà dashboard e visualizzazioni interattive con Python (Plotly, Dash, Leaflet) o piattaforme BI per comunicare insight in modo chiaro a stakeholder tecnici e non tecnici;
• Collaborerà con back-end e data engineer per integrare i modelli nei sistemi di produzione;
• Condurrà valutazioni e validazioni rigorose dei modelli (metriche appropriate, A/B test, cross-validation);
• Scrivèrà codice Python pulito, modulare e ben documentato, utilizzando sistemi di version control (Git) in ambiente collaborativo;
• Contribuirà al miglioramento continuo dell’infrastruttura dati, degli strumenti e delle pratiche MLOps aziendali;
• Definirà e implementerà controlli di data quality end-to-end, includendo test automatici per identificare anomalie, regressioni e comportamenti diversi da quelli attesi (es. drift dei dati, variazioni inattese di distribuzione, outlier, rotture di mapping);
• Progetterà e manterrà una suite di test (unit/integration/data tests) a supporto delle pipeline dati e dei modelli, garantendo robustezza, riproducibilità e affidabilità dei risultati in produzione;
• Costruirà e gestirà pipeline di monitoraggio continuo del database (metriche, alerting, dashboard) per assicurare completezza, coerenza e freschezza del dato, con meccanismi di escalation rapidi in caso di degradazione;
• Collaborerà con Data Engineering e Back-end per definire SLA, metriche di qualità e processi di remediation in caso di issue sistemiche o degradazioni progressive;
• Si manterrà aggiornato sulle evoluzioni di machine learning, data science e AI, proponendo soluzioni innovative.

Requirements

Cosa cerchiamo:

• Esperienza comprovata nello sviluppo e nel deploy di modelli di machine learning in ambienti di produzione;
• Ottima padronanza di Python (requisito essenziale) e del relativo ecosistema data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn, ecc.);
• Esperienza pratica con framework di deep learning (es. PyTorch o TensorFlow);
• Solida conoscenza di statistica, disegno sperimentale e metodologie di valutazione dei modelli;
• Buone competenze SQL ed esperienza con database relazionali (es. PostgreSQL) per estrazione e validazione dati;
• Esperienza nella costruzione e manutenzione di pipeline per feature engineering e training dei modelli;
• Interesse concreto e qualche esperienza di sperimentazione con modelli AI open-weight (es. Llama, Mistral, Qwen), inclusa familiarità con preparazione dei dataset e valutazione delle performance; costituisce un plus aver svolto attività di fine-tuning e ottimizzazione (es. LoRA/QLoRA);
• Familiarità con ambienti cloud (in particolare GCP) e strumenti di containerizzazione come Docker;
• Esperienza con pratiche MLOps (versioning dei modelli, monitoring, CI/CD per ML);
• Mentalità orientata al problem solving e capacità di tradurre esigenze di business in soluzioni analitiche;
• Attenzione alla qualità del dato, robustezza e interpretabilità dei modelli;
• Ottime capacità organizzative, documentali e comunicative, con abilità nel presentare risultati complessi a interlocutori non tecnici;
• Familiarità con workflow Git/GitHub in ambienti collaborativi.

Cosa ti farà distinguere immediatamente:

• Esperienza nel settore retail/FMCG o con dataset relativi a prezzi e promozioni;
• Esperienza pratica con applicazioni basate su LLM (prompt engineering, pipeline RAG, embedding model, vector database);
• Esperienza nell’addestramento e fine-tuning di modelli open-weight su dataset proprietari in ambienti GPU;
• Familiarità con monitoraggio dei modelli e tracking delle performance in produzione (drift detection, retraining pipeline);
• Esperienza nell’ottimizzazione delle performance in inference (quantizzazione, batching, tuning GPU);
• Esperienza con recommendation system, product matching o use case di computer vision;
• Possesso di Partita IVA (o disponibilità ad aprirla) per avviare rapidamente la collaborazione in una fase iniziale;
• Esperienza pregressa in startup e/o in contesti con team ridotti, con attitudine all’ownership, pragmatismo e velocità di esecuzione;
• Madrelingua italiano o equivalente e conoscenza della lingua inglese (livello B2 o superiore).

We Offer

• Retribuzione competitive;
• Modello di lavoro flessibile e smart working;
• Elevato livello di ownership e responsabilità tecnica reale;
• Rapida opportunità di crescita professionale;
• Ambiente giovane, dinamico, collaborativo e inclusivo;
• Opportunità di sviluppare sistemi AI utilizzati da aziende reali in un settore data-intensive.

About the Company

Prefe è un datore di lavoro che garantisce pari opportunità. Valorizziamo la diversità e siamo impegnati a creare un ambiente inclusivo per tutti i collaboratori.

How to Apply

Se sei interessato/a a questa opportunità e ritieni di possedere i requisiti richiesti, compila il form.

Scadenza candidatura: 22/03/2026