Ruolo, competenze e percorso professionale

Il Data Scientist è un professionista che combina competenze statistiche, di programmazione e di business per trasformare dati grezzi in insight utili. Le mansioni tipiche comprendono la raccolta e la pulizia dei dati, l'esplorazione statistica, la progettazione e l'addestramento di modelli predittivi e la validazione delle performance. In contesti enterprise lavora a stretto contatto con data engineer, product manager e stakeholder di business.

Le competenze richieste includono padronanza di linguaggi come Python o R, conoscenza di database e SQL, esperienza con librerie di machine learning e ambienti cloud. È importante saper comunicare risultati attraverso visualizzazioni e report comprensibili ai non tecnici. Tipici contesti lavorativi sono aziende tecnologiche, servizi finanziari, consulenza, ricerca e centri dati che richiedono analisi scalabili e integrazione dei modelli in produzione.

Spesso è apprezzata una formazione avanzata e certificazioni in ambiti specifici; la capacità di problem solving, la conoscenza delle pratiche di MLOps e l'attitudine al lavoro interdisciplinare aumentano significativamente le opportunità occupazionali.

La figura del Data Scientist è sempre più richiesta nei contesti che valorizzano l'analisi avanzata: dalle società tecnologiche alle aziende manifatturiere, fino ai servizi finanziari e alla sanità. Su questo sito sono presenti 4494 annunci aggiornati che coprono posizioni junior e senior, in sedi diverse e con contratti sia full‑time che freelance.

Le offerte più frequenti si concentrano in aree come Milano, Roma, Torino se disponibili, con inserzioni pubblicate da realtà come Experteer Italy, Jobtome, Agos e numerose PMI. Tra i trend emergenti si segnalano l'integrazione di modelli di machine learning in produzione, l'adozione del cloud e l'attenzione a governance dei dati e modelli spiegabili.

Studi richiesti: Laurea triennale e/o magistrale in Informatica, Matematica, Statistica, Ingegneria, Data Science o discipline affini. Master specialistici o dottorato consigliati per ruoli avanzati o ricerca; certificazioni in machine learning, cloud e big data utili per il mercato.

Competenze richieste: Python, R, SQL, Machine Learning, Deep Learning, Statistica inferenziale, Data Cleaning e Feature Engineering, Visualizzazione dati (e.g. Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI), Big Data (Hadoop, Spark), Cloud (AWS, Azure, GCP), Model Deployment e MLOps, Docker e Kubernetes, Version control (Git), Problem solving, Comunicazione e storytelling dei dati, ETL e integrazione dati, Ottimizzazione modelli e validazione, Conoscenza di API e microservizi










Leonardo SpA, con sede a Torino, cerca un/a Data Scientist da inserire nel team di Artificial Intelligence. Il/la candidato/a lavorerà per integrare modelli di linguaggio open-source e creare workf...

JAKALA è un'azienda che lavora su dati, intelligenza artificiale e sviluppo di esperienze per generare un impatto significativo e duraturo a livello globale.

Presenti in oltre 30 città...

PRIMA is seeking a Data Scientist to join our AI team in Milan, Italy. In this role, you will leverage Machine Learning and Generative AI to redefine core operations and deliver AI-driven products...

Are you looking for a new challenge?

Fancy helping us shape the future of motor insurance?

Prima could be the place for you.

Since 2015, we’ve been using our love of data...

Experteer Italy in Lombardia is seeking an experienced leader to provide strategic and hands-on technical leadership for our AI product portfolio. You'll guide a global team of data scientists and...

Targa Telematics S.p.A, realtà consolidata che opera nel mondo dei veicoli connessi, ricerca per la propria sede di Treviso un Data Scientist & Engineer.

La risorsa sarà...

Experteer Overview

In this role you will lead AI validation and governance for Generali's Group Data, AI & Automation, shaping a robust model risk framework for ML and GenAI. You will work across th...

A leading AI innovation firm is seeking a Data Science AI Trainer to design data science problems for major tech projects. This role requires a Master's or PhD in a quantitative field and at least 5 y...

At Bending Spoons, we’re striving to build one of the all-time great companies. A company that serves a huge number of customers. A company where team members grow to their full potential. A c...

Quale sarà la tua sfida?

Bip ha creato all’interno del proprio Competence Centre “xTech” il più nutrito gruppo di Data Scientist in Italia (fonte: statistiche LinkedIn), e dall’Italia...

Il percorso formativo più comune comprende una laurea in discipline quantitative (Informatica, Matematica, Statistica, Ingegneria). Molti professionisti completano il percorso con una laurea magistrale o un master in Data Science o Machine Learning per acquisire competenze più specifiche. I corsi online, bootcamp e certificazioni tecniche (ad esempio in cloud, machine learning o big data) integrano la formazione accademica e sono molto apprezzati dalle aziende. Esperienze pratiche tramite progetti, stage e contributi a progetti open source sono fondamentali per dimostrare capacità operative e applicate.

Il livello salariale varia in base all'esperienza, alla sede e al settore. Per un profilo junior si possono trovare offerte nella fascia iniziale; profili mid-level e senior, soprattutto in grandi aziende tecnologiche o finanziarie, raggiungono retribuzioni significativamente più alte. Ulteriori fattori che influenzano lo stipendio includono competenze specialistiche (deep learning, cloud), titolo di studio avanzato e responsabilità di team o progetto. Inoltre, benefit come stock option, bonus e formazione possono integrare il compenso complessivo.

Strumenti fondamentali comprendono linguaggi come Python e/o R, SQL per la gestione dei dati, librerie di machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) e strumenti di visualizzazione (Matplotlib, Seaborn, Tableau). Conoscenze di big data (Spark, Hadoop), tecnologie cloud (AWS, Azure, GCP) e strumenti di MLOps (Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow) sono sempre più richieste. È utile anche padroneggiare il version control (Git), strumenti per l'orchestrazione dei dati e base di progettazione di API per il deployment dei modelli.

Le attività quotidiane includono l'esplorazione e la preparazione dei dati, la costruzione e il test di modelli predittivi, la scrittura di codice per pipeline di dati e il monitoraggio delle performance dei modelli in produzione. Il Data Scientist collabora con team cross-funzionali per tradurre obiettivi di business in soluzioni dati, prepara report e visualizzazioni per stakeholder e partecipa a incontri di allineamento. In aziende più piccole può occuparsi anche di attività di data engineering e deployment; in realtà più grandi tende a specializzarsi su fasi specifiche del workflow.

Sì, molte aziende offrono posizioni remote o ibride per Data Scientist, soprattutto in settori tecnologici e consulenza. Il lavoro remoto richiede ottime capacità di comunicazione asincrona, documentazione dei processi e familiarità con strumenti collaborativi (version control, piattaforme di project management, notebook condivisi). Alcuni aspetti come l'accesso a grandi infrastrutture dati o la collaborazione intensiva con team on-site possono richiedere presenza fisica periodica. La possibilità di remoto può ampliare il bacino di opportunità ma richiede disciplina nel gestire il flusso di lavoro e la comunicazione.

Le prospettive includono avanzamento verso ruoli senior, lead o manageriali (Head of Data, Chief Data Officer) o specializzazioni tecniche (Machine Learning Engineer, Research Scientist). Alcuni professionisti si spostano verso consulenza, ruoli di prodotto o imprenditorialità. La crescita dipende dall'esperienza pratica, dalla capacità di portare valore di business e dalle competenze in deployment e gestione di modelli in produzione. Formazione continua e aggiornamento sulle tecnologie emergenti sono fondamentali per mantenere la competitività nel mercato del lavoro.