Data Scientist / Machine Learning Engineer

FrankHood; Bari; In loco; EUR 30.000 - 50.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'importante azienda nel settore della tecnologia, FrankHood, è alla ricerca di un Data Scientist / Machine Learning Engineer da inserire nel loro team dedicato all'intelligenza artificiale. Il candidato ideale avrà esperienza nelle tecnologie di machine learning e data analysis, ed è pronto a lavorare su progetti innovativi. L'opportunità offre un ambiente stimolante e un contratto full-time con focus su esperienze pratiche e di apprendimento.

Competenze

• Comprovata esperienza lavorativa in ruoli simili.
• Ottima comprensione delle reti neurali profonde e analisi predittiva.
• Capacità di progettazione e interfacciamento database.

Mansioni

• Progettazione e implementazione di modelli matematico-statistici.
• Applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale su progetti innovativi.
• Analisi semantica e data visualization per insights strategici.

Conoscenze

Data analysis avanzata

Machine learning

Data mining

Python

Deep Learning

Data visualization

Strumenti

TensorFlow

SciKit-Learn

PyTorch

Keras

Matplotlib

Apache Spark

Descrizione del lavoro

Bari, Italy

Ruolo Data Scientist / Machine Learning Engineer

Stiamo cercando un Data Scientist da integrare nel nostro AI Team che abbia voglia sperimentare ed applicare tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning su nuovi ed appassionanti progetti made in Frankhood.

Attività: progettazione e implementazione di modelli matematico-statistici e di algoritmi di intelligenza artificiale.

Si richiede comprovata esperienza lavorativa e ottime conoscenze riguardo tematiche di:
- data analysis avanzata, tra le quali modellazione, analisi predittiva, statistica, machine learning e algoritmi cognitivi;
- data mining, tra le quali progettazione e interfacciamento a basi dati relazionali e non, data visualization, analisi semantica.

Skill richieste:
- Conoscenza approfondita del linguaggio di programmazione Python;
- Conoscenza approfondita dei principali framework per il Machine Learning e Deep Learning (TensorfFlow, SciKit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas, Numpy, ...);
- Conoscenza di librerie e framework per la data-visualization come ad esempio MatPlotLib, Bokeh e Plotly;
- Ottima comprensione della teoria relativa alle reti neurali profonde;

La conoscenza dei seguenti strumenti e framework è gradita:
- DBMS non relazionali per la gestione di big data, come Apache Cassandra, MongoDB, MS Azure CosmosDB, Amazon DynamoDB, Google Cloud DataStore;
- Framework per il calcolo distribuito come Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Kafka, Apahce Hive
- Django web framework e Django REST Framework

CANDIDATI Sede bari Contratto Full-Time