descrizione azienda
Aetna Group è un leader mondiale nel settore del packaging, specializzato in soluzioni di fine linea.
Impiega oltre 2000 persone, tra cui più di 300 tecnici impegnati nell'assistenza post-vendita. Il Gruppo fornisce assistenza ai clienti in oltre 130 Paesi attraverso filiali in Francia, Regno Unito, Germania, Spagna, Stati Uniti, Russia, Cina, Messico, Thailandia e Brasile.
La produzione del Gruppo spazia da avvolgitrici semi-automatiche con tecnologia intelligente a soluzioni automatiche innovative per il confezionamento, confezionatrici industriali e incartonatrici, pallettizzatori, navette AGV e LGV, e macchine dedicate al riciclo delle materie prime.
Con oltre 200.000 macchine vendute e installate in tutto il mondo, Aetna Group è in grado di offrire un'ampia gamma di soluzioni e servizi per le esigenze più diverse dell'industria del packaging, un risultato raggiunto grazie all’attività svolta in 10 stabilimenti produttivi, di cui 6 nella Packaging Valley, uno in Brasile, uno negli Stati Uniti, uno in Cina e uno in Germania.
Ha un fatturato superiore ai 500 milioni di euro e investe ogni anno oltre il 7% delle proprie vendite in Ricerca e Sviluppo, per garantire prodotti con soluzioni tecnologiche innovative che offrano reali vantaggi ai clienti.
posizione
L’AI Analyst ha la responsabilità di analizzare, promuovere, governare e misurare iniziative di Intelligenza Artificiale all’interno dell’azienda, assicurando che l’adozione dell’AI sia sicura, conforme, sostenibile e orientata al valore.
Il ruolo opera come ponte tra Business, IT, Data e Compliance, guidando l’intero ciclo: dall’idea al rilascio, fino alla verifica dei benefici post-implementazione.
PRINCIPALI ATTIVITA':
·Definire e mantenere linee guida aziendali per un utilizzo sicuro, conforme ed efficace dell’AI (incluse AI generativa e strumenti “consumer”);
·Progettare e coordinare un piano di formazione e awareness per i dipendenti;
·Definire criteri e responsabilità per la selezione, valutazione e adozione di strumenti e tecnologie AI (piattaforme, modelli, plugin, servizi cloud);
·Collaborare con IT Security, Legal/Compliance e DPO per garantire controlli, processi e standard coerenti con la governance aziendale;
·Sviluppare e gestire un processo strutturato di raccolta idee (AI idea intake);
·Facilitare workshop e momenti di co-design con le funzioni aziendali per promuovere casi d’uso AI ad alto impatto;
·Definire un framework per la misurazione dei benefici;
·Stabilire KPI e metriche quantitative/qualitative (es. tempo risparmiato, riduzione errori, miglioramento qualità, incremento produttività, riduzione rischio operativo);
·Produrre report periodici sul valore generato e raccomandazioni per iterazioni o dismissioni;
·Definire criteri di prioritizzazione del portfolio AI (valore, fattibilità, rischio, complessità, dipendenze, readiness dati, compliance);
·Costruire e mantenere una Roadmap di evoluzione AI (trimestrale/semestrale);
·Supportare l’industrializzazione e il passaggio in esercizio con principi di MLOps/Model Lifecycle;
·Garantire che i modelli/soluzioni AI siano affidabili, spiegabili (quando richiesto), monitorabili e mantenibili.
requisiti
·Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Data Science o affini;
·Esperienza in contesti data/AI (tipicamente 2–5 anni; adattabile in base alla seniority);
·Esperienza in progetti cross-funzionali e in definizione di processi/standard (preferibile);
·Conoscenza di base/solida di Machine Learning, statistiche applicate, data analytics;
·Buona padronanza di Python e SQL (preferibile), oltre a strumenti di analisi e visualizzazione (Power BI/Tableau o equivalenti);
·Familiarità con AI generativa e/o NLP (plus), concetti di prompt engineering e valutazione output;
·Conoscenza dei principi di: data governance, data quality, data privacy; MLOps e ciclo di vita dei modelli; ambienti enterprise e cloud (Azure/AWS/GCP — preferibile).
·Forte capacità di tradurre esigenze di business in iniziative AI concrete e misurabili.
·Approccio strutturato: portfolio management, prioritizzazione, roadmap, stakeholder management.
·Ottime capacità comunicative e di facilitazione (workshop, training, storytelling dei dati).
·Sensibilità su temi di sicurezza, compliance ed etica.