Data Scientist | Agile Lab
Agile Lab è alla ricerca di Data Scientist, candidati per entrare a far parte del loro team!
🚗 Modalità: Full Remote
👾 Key tech skills: Python, MLOps, AI, Machine Learning, RAG
📊 Anni di esperienza: 1+
💰 RAL: 30-48k
🏢 Sull'azienda
Agile Lab è una realtà italiana focalizzata sull’impiego dei dati per aiutare le aziende a trasformarsi in organizzazioni data-driven. Con una forte cultura tecnica e una community di professionisti appassionati, offrono progetti complessi, tecnologie moderne e un ambiente orientato alla crescita personale e professionale.
📘 Scopri i loro valori, il modo in cui lavorano e la career ladder nel loro handbook pubblico: https://handbook.agilelab.it/
🖥 Descrizione del ruolo
Siamo alla ricerca di Data Scientist con un profilo che può spaziare da Junior (DS I) a mid-level (DS II), che lavorino 100% in remoto dall’Italia. Il ruolo è pensato per persone curiose, orientate ai problemi reali, e appassionate di modelli, prodotti e automazione.
In base alla tua esperienza, potrai occuparti di attività con autonomia crescente e responsabilità maggiori nel team.
Cosa farai:
Comprendere obiettivi di business e tradurli in soluzioni basate sui dati
Sviluppare, sperimentare e ottimizzare modelli di machine learning
Applicare best practice di ingegneria del software (test, git, SDLC) e supportare flussi MLOps;
Valutare, monitorare e migliorare le performance dei modelli in produzione
Collaborare con team cross-funzionali e comunicare risultati anche a interlocutori non tecnici;
(Livello II) Proporre soluzioni, guidare tecnicamente alcuni ambiti e supportare colleghi più junior.
Requisiti richiesti:
Per il livello I (junior):
✔️ Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica o simile;
✔️ Esperienza con ML/AI anche attraverso progetti universitari o stage (fino a ~2 anni);
✔️ Ottima conoscenza di Python e interest per software eng. e MLOps;
✔️ Capacità di lavorare in team e comunicare in italiano e inglese
Per il livello II (mid):
✔️ Tutti i requisiti di cui sopra;
✔️ Più di ~2 anni di esperienza in progetti di Machine Learning/AI;
✔️ Autonomia nell’analisi dei requisiti e nel design di soluzioni;
✔️ Conoscenza approfondita di almeno uno dei principali framework (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
Cosa offre l’azienda:
✨ Full remote dall’Italia con strumenti e supporto per lavorare al massimo
💰 Da €30.000 a €48.500 lordi annui, in base al livello di esperienza e al posizionamento nella ladder
📚 Budget formazione: circa €1.000/anno + tempo dedicato mensile per studio e certificazioni
🎁 Welcome pack con laptop e attrezzature
🧠 Career ladder strutturata e trasparente (tutorial, mentoring, review periodiche)
🏆 Opportunità di partecipare a una conferenza all’anno
🍽️ Benefit welfare, buoni pasto (7€/day)
🌍 Agile Nomads Experience: possibilità di lavorare all’estero per 2 settimane
🤝 Ambiente inclusivo e orientato alla crescita personale e professionale
This job posting is open to candidates of all genders, in accordance with Italian Laws 903/77 and 125/91, and to people of all ages and nationalities, in accordance with Legislative Decrees 215/03 and 216/03.
- Sedi
- Remoto
- Stato remoto
- Completamente remoto
- Stipendio annuale
- 30.000 € - 48.500 €
- Tipo di occupazione
- Tempo pieno
Domande che ti stai chiedendo
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Normalmente il nostro processo interno in Welyk è composto da un primo step con uno dei nostri Full Stack Recruiter, per poi passare ad un colloquio tecnico con uno/a dei/delle nostri/e Tech Mentor.
Se entrambi gli step vengono superati con successo verrai presentato/a all'azienda per la quale ti sei candidato/a. -
Se pensi ti manchino competenze, o semplicemente vuoi confrontarti con una persona esperta, dai un'occhiata alla nostra parte formativa su: https://www.tomorrowdevs.com/
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Una era poco, quindi ne abbiamo 3!
- Il server Discord di TomorrowDevs: https://www.tomorrowdevs.com/community-free
- Il gruppo Telegram della Locanda: del Tech https://t.me/+mqQJQ9BqKOViMmVk
- TechBay su Reddit: https://www.reddit.com/r/techbay/
A proposito di Welyk
Welyk.tech
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P.IVA: 16796571004
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