Lead Data Scientist

Riepilogo della posizione Cerchiamo un Lead Data Scientist esperto per guidare la strategia aziendale di Artificial Intelligence e Data Science dell'organizzazione. Questo ruolo di leadership è responsabile dell'avanzamento delle capacità AI attraverso Generative AI, Machine Learning, MLOps e applicazioni di Data Center AI all'interno del business HVAC. In qualità di leader senior dell'AI, supervisionerai l'intero ciclo di vita delle iniziative AI, dall'ideazione e sperimentazione fino al deployment in produzione e all'adozione aziendale. Guiderai team multidisciplinari di Data Scientist, ML Engineers, GenAI Specialists e MLOps Engineers, assicurando che le soluzioni AI forniscano risultati aziendali misurabili, eccellenza operativa e vantaggio competitivo. Responsabilità principali • Strategia e Leadership AI • Definire ed eseguire la strategia a lungo termine di AI e Data Science dell'azienda. • Allineare le iniziative AI con gli obiettivi di business, le priorità della trasformazione digitale e i target finanziari. • Consigliare la leadership esecutiva sulle tecnologie AI emergenti e sulle loro applicazioni aziendali. • Stabilire framework di governance che coprano la AI responsabile, la privacy dei dati, la gestione del rischio e la conformità normativa. • Gestire partnership strategiche con vendor di AI, cloud provider e partner tecnologici. Piattaforme Generative AI & Agentic AI • Guidare lo sviluppo e la scalabilità di piattaforme aziendali di Generative AI e soluzioni di agenti intelligenti. • Guidare l'adozione di AI copilots e agenti autonomi attraverso i processi aziendali interni e quelli rivolti ai clienti. • Definire standard per LLM, Retrieval-Augmented Generation (RAG), workflow multi-agente, prompt engineering, framework di valutazione e governance dell'AI. • Valutare continuamente le tecnologie AI emergenti e identificare opportunità di innovazione e creazione di valore aziendale. AI Operations & MLOps • Supervisionare il framework operativo per le soluzioni di AI e machine learning su scala. • Implementare best practice per il deployment dei modelli, il monitoraggio, il retraining, la gestione delle performance e la risposta agli incidenti. • Garantire affidabilità, scalabilità, sicurezza ed efficienza dei costi dei servizi AI. • Standardizzare le piattaforme di machine learning, i model registries, il tracciamento degli esperimenti, la gestione delle feature e i processi di deployment. Machine Learning & Advanced Analytics • Guidare lo sviluppo di modelli predittivi, statistici e di machine learning a supporto delle funzioni aziendali chiave. • Guidare iniziative come la previsione della domanda, l'ottimizzazione dei prezzi, la customer analytics, la manutenzione predittiva e il miglioramento dell'efficienza operativa. • Garantire pratiche di sviluppo dei modelli robuste, inclusi validazione, spiegabilità e misurazione delle prestazioni. • Collaborare con gli stakeholder aziendali per identificare e dare priorità a casi d'uso AI ad alto impatto. Data Center AI & Applicazioni HVAC • Guidare iniziative AI focalizzate sulle operazioni dei data center e sull'ottimizzazione HVAC. • Sviluppare modelli a supporto della gestione termica, dell'ottimizzazione del raffreddamento, dell'efficienza energetica, della pianificazione della capacità e della manutenzione predittiva. • Collaborare con i team di prodotto, ingegneria e sul campo per trasformare i dati IoT e di telemetria in insight azionabili. • Guidare l'innovazione in aree come i digital twins, l'anomaly detection, gli algoritmi di ottimizzazione e le soluzioni operative intelligenti. • Leadership del Team & Sviluppo dei Talenti • Costruire, guidare e sviluppare team ad alte prestazioni di Data Scientist, AI Engineers e specialisti MLOps. • Creare una cultura di innovazione, collaborazione, apprendimento continuo e responsabilità. • Fare da mentore ai leader tecnici e supportare lo sviluppo della carriera in tutta l'organizzazione. • Definire standard di performance, percorsi di carriera e pratiche di condivisione della conoscenza. Qualifiche Richieste • Laurea Bachelor o Master in Computer Science, Data Science, Statistics, Engineering, Mathematics o un campo correlato. • Il PhD è considerato un vantaggio. • Minimo 12 anni di esperienza in Data Science, Artificial Intelligence o Machine Learning. • Almeno 5 anni di esperienza di leadership nella gestione di più team o funzioni tecniche. • Comprovata esperienza nella fornitura di soluzioni di AI e machine learning su scala aziendale. • Forte esperienza con le moderne tecnologie di Generative AI, inclusi Large Language Models (LLMs), architetture RAG, vector databases e agent frameworks. • Profonda comprensione di MLOps, piattaforme cloud (AWS, Azure o GCP), CI/CD, containerizzazione e operazioni AI scalabili. • Forte competenza in machine learning, forecasting, ottimizzazione, modellazione statistica e advanced analytics. • Esperienza nella gestione di budget, vendor e programmi cross-funzionali. • Eccellenti capacità di stakeholder management e comunicazione esecutiva. Qualifiche Preferite • Esperienza di settore in HVAC, data center, sistemi energetici, building automation o Industrial IoT. • Esperienza di lavoro con dati di sensori e telemetria su larga scala. • Conoscenza di digital twins, reinforcement learning, physics-informed AI o modelli di ottimizzazione. • Familiarità con deployment edge AI e ambienti BMS/SCADA. • Esperienza con la governance dell'AI, la gestione del rischio dei modelli e i framework di AI responsabile. • Pubblicazioni, brevetti o contributi riconosciuti nell'ambito di AI e Machine Learning. Competenze Chiave • Leadership Strategica • Competenza in Artificial Intelligence & Data Science • Innovazione & Trasformazione Digitale • Gestione di Stakeholder Executive • Leadership del Team & Coaching • Business Acumen • Problem Solving & Pensiero Analitico • Program & Portfolio Management • Orientamento ai Risultati • Comunicazione & Influe