AI/ML Engineer - Production ML, Anomaly Detection, MLOps

agap2 Italia; Italia; In loco; EUR 60.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

AGAP2 cerca un AI/ML Engineer con esperienza nello sviluppo e nell’industrializzazione di modelli ML da mettere in produzione. Lavorerai con team multidisciplinari per progettare, implementare e mantenere soluzioni orientate al monitoraggio e all’automazione di sistemi complessi.

È richiesta l’ottima conoscenza di Python; sono apprezzate esperienze con R, Scala o Java in contesti Big Data e competenze su scikit-learn, KPI di performance, Kafka, MongoDB, Elasticsearch e Prometheus.

Competenze

• Esperienza consolidata nello sviluppo di soluzioni di Machine Learning in ambienti di produzione.
• Progettare, implementare e mantenere modelli predittivi e di analisi avanzata.
• Analizzare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati per estrarre insight.
• Ottimizzare pipeline di addestramento e inferenza in ambienti cloud e containerizzati.

Mansioni

• Progettare, sviluppare e mettere in produzione modelli di Machine Learning.
• Sviluppare algoritmi per il rilevamento di anomalie, previsione di guasti e clasificazione delle root cause.
• Analizzare dati per migliorare le performance dei modelli.
• Collaborare con team tecnici per integrare i modelli AI nelle piattaforme operative.
• Monitorare le performance dei modelli e implementare strategie di miglioramento continuo.

Conoscenze

Python

R

Scala

Java

Machine Learning

Deep Learning

Statistica

Algebra lineare

Reti IP

Strumenti

KVM/VMware

Apache Kafka

MongoDB

Elasticsearch

Prometheus

Descrizione del lavoro

AGAP2 cerca un AI/ML Engineer con esperienza nello sviluppo e nell’industrializzazione di modelli ML da mettere in produzione. Lavorerai con team multidisciplinari per progettare, implementare e mantenere soluzioni orientate al monitoraggio e all’automazione di sistemi complessi.

È richiesta l’ottima conoscenza di Python; sono apprezzate esperienze con R, Scala o Java in contesti Big Data e competenze su scikit-learn, KPI di performance, Kafka, MongoDB, Elasticsearch e Prometheus.