Data Scientist

TRUST SRL; Italia; Remoto; EUR 35.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Una società di consulenza informatica cerca un Data Scientist disponibile immediatamente. Il candidato ideale ha una solida conoscenza degli algoritmi di machine learning e competenze in Python e/o R. È richiesta esperienza con framework di machine learning e capacità di ingegneria del software. Questa posizione offre l'opportunità di lavorare in un ambiente innovativo e stimolante.

Competenze

• Solida conoscenza di algoritmi di machine learning, sia supervisionati che non.
• Esperienza con linguaggi di programmazione come Python e/o R.
• Uso di framework di machine learning come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn.
• Capacità di ingegneria del software, inclusi Git, testing, debugging e CI/CD.
• Esperienza con strumenti di containerizzazione e deployment come Docker e Kubernetes.
• Conoscenza delle pipeline di machine learning e MLOps.
• Abilità nel data preprocessing e data cleaning.

Conoscenze

Algoritmi di machine learning

Python

R

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Ingegneria del software

Docker

Kubernetes

MLOps

Data preprocessing

Data cleaning

Descrizione del lavoro

Trust Srl è una società di consulenza informatica nata da professionisti del settore con decennale esperienza, che offre soluzioni globali per l’informatica negli ambienti web e non solo. Le soluzioni rappresentano il punto d’incontro tra un ampio bagaglio di competenze progettuali e le più avanzate metodologie di sviluppo, generando valore nelle aziende fornendo soluzioni in grado di far funzionare il loro business.

Trust ha un forte know-how in ambito bancario e assicurativo, ed è fortemente legata allo sviluppo di applicativi custom per altri settori come: servizi, oil & gas, sanità.

Attualmente stiamo cercando:

1 Data Scientist

Disponibilità immediata e/o a breve termine.

Requisiti:

• Solida conoscenza di algoritmi di machine learning (supervisionati e non supervisionati)
• Esperienza con linguaggi di programmazione (Python e/o R)
• Uso di framework di machine learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
• Capacità di ingegneria del software: Git, testing, debugging, CI/CD
• Esperienza con strumenti di containerizzazione e deployment (Docker, Kubernetes)
• Conoscenza di pipeline di machine learning e MLOps
• Abilità nel data preprocessing e data cleaning