Head Hunter Data, AI & Machine Learning – Data & Intelligence Practice
Ricerca e selezione di profili specialistici focalizzati su dati, intelligenza artificiale e machine learning, per aziende data-centric, team tech avanzati e contesti di trasformazione digitale.
- Mappatura diretta del mercato (profili attivi e passivi)
- Valutazione tecnica e data-driven di competenze
- Short list mirata e allineamento con hiring manager/Data Leader & CTO
Ruoli tipici: Data Engineer • Data Scientist • Data Analyst • Machine Learning Engineer • AI Specialist • Data Architect • Analytics Lead
Nell’ambito della nostra attività di Head Hunter IT aiutiamo le organizzazioni a chiudere ricerche critiche in ambito Data & AI, riducendo mismatch tecnico, rischi di inserimento e time-to-hire.
La Data & Intelligence Practice è dedicata alla ricerca e selezione di ruoli che guidano la valorizzazione, interpretazione e automazione dei dati, con un forte orientamento a decisioni data-driven e soluzioni di intelligenza artificiale.
Il nostro approccio specialistico integra competenze tecniche verticali con una comprensione profonda della data strategy, dei modelli di apprendimento automatico e dell’adozione di AI a livello di prodotto e processo.
Perché selezionare profili Data & AI richiede un approccio dedicato
Nel mondo Data & AI:
- i titoli di ruolo spesso non riflettono la reale expertise su pipeline dati o modelli ML
- la qualità dei dati è prerequisito per il successo di qualsiasi progetto AI
- la capacità di orchestrare architetture dati complesse è critica per scalabilità e performance
- le competenze di modellazione, feature engineering e MLOps richiedono valutazioni oltre il semplice CV
Una società di selezione specializzata deve saper valutare non solo competenze tecniche, ma anche capacità di tradurre strumenti e modelli in valore di business, tenendo conto di governance, compliance e obiettivi strategici del cliente.
I profili DATA, AI e Machine Learning che selezioniamo
Seguiamo attività di head hunting per profili della data science tra i quali:
Head Hunter Data Engineer
Ricerca Data Engineer su architetture dati e pipeline scalabili. Valutiamo:
- progettazione e manutenzione di pipeline ETL/ELT (batch e streaming)
- modellazione dati (dimensional, lakehouse, data vault) e data quality
- performance, costi e affidabilità (SLA, retry, idempotenza)
- integrazione con sistemi sorgente e data products (CDC, API, event)
Stack tipici: SQL, Python/Scala; Spark/Databricks; Airflow/Prefect/dbt; Kafka; BigQuery/Snowflake/Redshift; S3/ADLS/GCS; Lakehouse (Delta/Iceberg/Hudi).
Head Hunter Data Scientist
Ricerca e selezione di Data Scientist su casi d’uso predittivi e analytics avanzata. Valutiamo:
- solidità su statistica, sperimentazione e validazione (A/B test, bias/variance)
- capacità di tradurre un problema business in un modello e metriche (KPI/OKR)
- feature engineering, interpretabilità e robustezza (drift, leakage)
- collaborazione con engineering/product per passare da notebook a valore reale
Stack tipici: Python (pandas, scikit-learn), R; Jupyter; MLflow; feature store (Feast); strumenti BI (Looker/Power BI/Tableau); SQL avanzato.
Head Hunter Machine Learning Engineer
Selezione Machine Learning Engineer per portare modelli in produzione e renderli affidabili. Valutiamo:
- messa in produzione (serving, batch scoring, real-time inference) e MLOps
- CI/CD per ML, versioning (dati/modelli) e reproducibility
- monitoring (performance, drift, data quality) e gestione incidenti
- ottimizzazione latency/costi e scalabilità (GPU/CPU, caching, autoscaling)
Stack tipici: Python; FastAPI; Docker/Kubernetes; MLflow/Kubeflow/SageMaker/Vertex AI/Azure ML; Terraform; Prometheus/Grafana; feature store; Kafka.
Head Hunter AI Engineer / AI Specialist
Ricerca AI Engineer su soluzioni AI applicata (NLP, CV, sistemi generativi e ibridi). Valutiamo:
- progettazione pipeline end-to-end (retrieval, ranking, inference, post-processing)
- integrazione dell’AI in prodotto/processi (API, workflow, automazioni)
- qualità, sicurezza e governance (privacy, prompt leakage, policy, auditability)
- capacità di lavorare con stakeholder su casi d’uso e requisiti non-funzionali
Stack tipici: Python; NLP (Transformers), CV (OpenCV/PyTorch); LLM tooling (RAG, embeddings, vector DB); LangChain/LlamaIndex (se presenti); OpenAI/Azure OpenAI/Vertex; Pinecone/Weaviate/FAISS; guardrail/monitoring.
Head Hunter Data Architect
Selezione Data Architect per definire target architecture e governance del dato. Valutiamo:
- disegno architetture dati (DW/Lake/Lakehouse) e data platform strategy
- data governance, catalog, lineage, qualità e access control
- integrazione e standardizzazione (domain/data mesh, data products)
- capacità di guidare scelte tecnologiche e allineamento con IT/security/compliance
Stack tipici: Snowflake/BigQuery/Redshift/Synapse; Databricks; data catalog (Collibra/Alation/Purview); dbt; Kafka; IAM/Policy; strumenti di lineage/observability.
Head Hunter Analytics & BI Lead
Ricerca Lead BI/Analytics per guidare insight e reporting a supporto delle decisioni. Valutiamo:
- costruzione di modello semantico e metriche condivise (single source of truth)
- qualità del dato e affidabilità del reporting (governance, versioning, accessi)
- capacità di guidare roadmap e stakeholder (business partnering, prioritizzazione)
- leadership di team cross-funzionali (BI dev, data analyst, data engineer)
Stack tipici: Power BI/Tableau/Looker; SQL; dbt; semantic layer; strumenti di data quality; modern analytics stack (ELT + BI + metric store).
Il nostro processo di ricerca e selezione dei profili Data & AI
1. Analisi tecnica del ruolo
Definiamo stack, workflow, metriche di successo, requisiti di data governance e obiettivi di AI adoption, evitando job description generiche.
2. Mappatura del mercato e benchmark
Attiviamo il nostro network specialistico per identificare profili coerenti per seniority, dominio tecnico e contesto di business.
3. Ricerca attiva e head hunting Data & AI
Oltre alle candidature inbound, operiamo con ricerca attiva su profili passivi, valutando esperienza su tecnologie dati, modelli AI e casi d’uso reali.
4. Valutazione tecnica e proxy skills
La fase di valutazione tecnica include reali competenze su pipeline dati, modellazione, algoritmi ML, performance e integrazione con sistemi in produzione.
5. Allineamento finale e riduzione del rischio
Supportiamo l’azienda nella definizione di seniority, pacchetto retributivo competitivo e posizionamento sul mercato, facilitando la chiusura del processo.
Per approfondire il nostro approccio, visita la pagina Head Hunter IT.
Quando affidarsi ad un Head Hunter Data, AI & Machine Learning
Conviene attivare questa practice quando:
- il ruolo è critico per la trasformazione data-driven dell’organizzazione
- servono competenze avanzate su dati, modelli ML o soluzioni AI applicate
- la trattativa richiede visione su strategie di data governance e modelli ML scalabili
- è necessario ridurre il rischio di turnover precoce in contesti competitivi
Parliamo del tuo progetto in ambito Data Science
Se stai cercando Data Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer, Data Architect o un Head of Data / Analytics Lead, possiamo confrontarci su:
- Perimetro reale del ruolo (pipeline end-to-end, ownership del dato, responsabilità su modello/prodotto, interfaccia con IT/Business)
- Seniorità effettiva richiesta (autonomia su design, capacità di “portare in produzione”, mentoring, stakeholder management)
- Allineamento con il mercato (RAL/bonus, reperibilità profili, competizione su stack e settore, aspettative su remote/hybrid)
- Complessità tecnica e maturità data/AI (qualità e disponibilità dati, governance, strumenti di orchestration, MLOps, monitoring, compliance)
Un confronto iniziale aiuta a impostare una ricerca e selezione Data & AI efficace e sostenibile, evitando mismatch tipici (es. data scientist “da notebook” su contesto che richiede MLOps e produzione, o data engineer orientato ETL su architetture streaming e near real-time).
Vuoi capire se è la practice giusta o se serve un perimetro diverso? Approfondisci le nostre IT practices.
FAQ
Allineiamo subito obiettivi, input/output, livello di ownership (pipeline, modello, prodotto) e interfacce con IT/Product/Business, evitando job title ambigui.
La stimiamo su autonomia attesa: design, gestione trade-off (costi/latency/qualità), capacità di delivery in produzione e (se richiesto) mentoring/leadership.
Facciamo benchmark su RAL/bonus, reperibilità e time-to-hire per stack/settore, e suggeriamo leve realistiche (scope, remote policy, seniority, roadmap).
Soprattutto maturità dati (quality/governance), architettura (batch/streaming), e MLOps (deploy, monitoring, drift, compliance). Questo determina il profilo giusto.