Aerospace ML Engineer & Data Scientist

Randstad Digital Italia; Ne; Ibrido; EUR 33.000 - 40.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Buoni pasto

Formazione continua

Progetti innovativi

Sede Venezia

Descrizione del lavoro

Randstad Digital Talent Services, divisione Randstad Digital Italia, cerca un Machine Learning Engineer/Data Scientist per un'azienda innovativa nel settore aerospace, con sede a Venezia. Il ruolo offre inserimento diretto, RAL 33-40K, modalità ibrida e opportunità di crescita.

Il candidato ideale possiede laurea STEM, 2–5 anni di esperienza, competenze avanzate in analisi di serie temporali, Python o MATLAB, e familiarità con librerie ML/DL e strumenti di versione.

Competenze

• Laurea STEM richiesta, forte base analitica e modellistica.
• 2–5 anni di esperienza nel ruolo di ML Engineer/DS.
• Ottima conoscenza di tecniche avanzate di analisi e modellazione di serie temporali.
• Conoscenza di Python e MATLAB.
• Conoscenza delle librerie ML/DL comuni (pandas, scikit-learn, PyTorch, Keras).
• Conoscenza di Git e testing (pytest).
• Inglese almeno B2 (lettura/scrittura/parlato).
• Conoscenza Office (Word/Excel).

Mansioni

• Analisi di dati, preprocessing, pulizia, estrazione feature.
• Progettazione e selezione modelli per casi d'uso industriali.
• Interfacciamento e integrazione modelli in applicazioni SW (cloud o embedded).
• Definizione di piani di test e validazione del codice.
• Redazione della documentazione tecnica in inglese.

Conoscenze

Time-series analysis

Python

MATLAB

Machine Learning e Deep Learning

Formazione

Laurea in STEM

Strumenti

pandas

scikit-learn

PyTorch

Keras

pytest

Git

Descrizione del lavoro

Randstad Digital Talent Services, divisione Randstad Digital Italia, cerca un Machine Learning Engineer/Data Scientist per un'azienda innovativa nel settore aerospace, con sede a Venezia. Il ruolo offre inserimento diretto, RAL 33-40K, modalità ibrida e opportunità di crescita.

Il candidato ideale possiede laurea STEM, 2–5 anni di esperienza, competenze avanzate in analisi di serie temporali, Python o MATLAB, e familiarità con librerie ML/DL e strumenti di versione.