Machine Learning & AI Engineer

Alkemy Group; Lombardia; In loco; EUR 37.000 - 47.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Alkemy Group cerca un Machine Learning & AI Engineer a Milano per accompagnare clienti enterprise dall’analisi dei dati al rilascio di modelli in produzione, collaborando in un team Advanced Analytics e MLOps. La posizione prevede competenze in Python, SQL e data pipeline, esperienza 3–5 anni, e una RAL tra 37.000 e 47.000 euro all’anno; autonomia, orientamento ai KPI e lavoro in un contesto dinamico.

La posizione valorizza l’interdisciplinarietà e la capacità di operare tra analisi, machine

Competenze

• Data engineering: data cleaning, data integration, data modeling, sviluppo di data pipeline, data transformation, programmazione avanzata su database, deployment e messa in produzione.
• Data science e machine learning: analisi esplorativa, feature engineering, customer table / ABT, regressione, cluster analysis, modelli ad alberi (Random Forest, boosting), reti neurali e deployment dei modelli.
• BI e analytics: querying di database, definizione di KPI e metriche, analisi descrittiva, data visualization e reportistica.
• Strumenti e MLOps: Git, orchestrazione con Airflow, batch scripting, AWS Lambda, formati di interscambio dati web, ambienti Windows.
• Agentic AI: conoscenza dei pattern ad agenti e dei loro casi d’uso.
• Gestione delle attività di progetto: autonomia nella pianificazione e nel presidio delle consegne.
• Python: sviluppo di analisi e modelli su progetti reali, non solo notebook esplorativi.
• SQL: padronanza reale del linguaggio e dell’interrogazione dei dati.

Mansioni

• Sviluppare in Python analisi, modelli e componenti riutilizzabili.
• Interrogare e modellare i dati in SQL: query complesse, data modeling, costruzione di customer table / ABT.
• Preparare i dati: data cleaning, integrazione da fonti eterogenee, trasformazione e feature engineering.
• Sviluppare modelli di machine learning – regressione, clustering, reti neurali – partendo da analisi esplorativa e descrittiva.
• Costruire data pipeline e orchestratarle con Airflow, fino al deployment dei modelli in produzione.
• Definire KPI e metriche che rendano misurabile il risultato, e restituirlo con visualizzazioni e reportistica leggibile dal cliente.
• Presidiare le attività di progetto e collaborare con data scientist, data engineer e referenti di business.

Strumenti

Airflow

Git

AWS Lambda

Descrizione del lavoro

Alkemy Group supporta le aziende nell’innovare la relazione con i propri clienti attraverso dati, tecnologia, AI, media, design e creatività, dando vita a esperienze che superano i confini tra fisico e digitale.

Alkemy Group si articola in tre aree di eccellenza:

• [Alkemy] Data.Tech.AI, specializzata nell’evoluzione di modelli di business potenziati dalla tecnologia e abilitati dall’AI
• [Alkemy] Retail Tech, focalizzata su software e tecnologia per il mondo Retail
• [Alkemy]+, che integra creatività, comunicazione, design, media e commerce

A queste si affianca Alkemy Nova, la practice che valorizza trasversalmente l’intero ecosistema, con un focus sull’evoluzione dei modelli di customer engagement e loyalty.

Il Gruppo nasce con il supporto di FSI – il principale fondo europeo di investimento dedicato alla crescita di imprese italiane – dall’unione di realtà leader nei rispettivi ambiti: Alkemy, COSMIC, Konvergence, Retex e Tier 1.

Con sede a Milano, oltre 2.000 professionisti e una presenza consolidata in Italia e Spagna, Alkemy Group supporta un portfolio di oltre 1.000 clienti in diversi mercati: Financial Services, Utility, Retail, Fashion & Luxury, Healthcare, Industrial, Telco, Sport & Media.

Cerchiamo un Machine Learning & AI Engineer capace di seguire il dato lungo tutto il percorso: dalla domanda di business ai dataset, dai modelli al loro funzionamento in produzione.

È un ruolo a spettro ampio più che specialistico. Chi lo ricopre scrive codice Python, interroga e modella i dati in SQL, costruisce pipeline, addestra modelli e ne cura il rilascio – muovendosi con disinvoltura tra analisi, machine learning e data engineering. Lavorerai in un team di Advanced Analytics e MLOps su clienti enterprise in settori diversi, dal telco al banking, dall’automotive alle utility.

• Sviluppare in Python analisi, modelli e componenti riutilizzabili.
• Interrogare e modellare i dati in SQL: query complesse, data modeling, costruzione di customer table / ABT.
• Preparare i dati: data cleaning, integrazione da fonti eterogenee, trasformazione e feature engineering.
• Sviluppare modelli di machine learning – regressione, clustering, modelli ad alberi, reti neurali – partendo da analisi esplorativa e descrittiva.
• Costruire data pipeline e orchestratarle con Airflow, fino al deployment dei modelli in produzione.
• Definire KPI e metriche che rendano misurabile il risultato, e restituirlo con visualizzazioni e reportistica leggibili dal cliente.
• Presidiare le attività di progetto e collaborare con data scientist, data engineer e referenti di business.

Competenze richieste

• Data engineering: data cleaning, data integration, data modeling, sviluppo di data pipeline, data transformation, programmazione avanzata su database, deployment e messa in produzione.
• Data science e machine learning: analisi esplorativa, feature engineering, customer table / ABT, regressione, cluster analysis, modelli ad alberi (Random Forest, boosting), reti neurali e deployment dei modelli.
• BI e analytics: querying di database, definizione di KPI e metriche, analisi descrittiva, data visualization e reportistica.
• Strumenti e MLOps: Git, orchestrazione con Airflow, batch scripting, AWS Lambda, formati di interscambio dati web, ambienti Windows.
• Agentic AI: conoscenza dei pattern ad agenti e dei loro casi d’uso.
• Gestione delle attività di progetto: autonomia nella pianificazione e nel presidio delle consegne.
• Python: sviluppo di analisi e modelli su progetti reali, non solo notebook esplorativi.
• SQL: padronanza reale del linguaggio e dell’interrogazione dei dati.

Saranno considerati un plus:

• Servizi dati su AWS: Athena, Glue ETL, Redshift.
• GenAI: integrazione di LLM via API, strumenti open (vLLM, Ollama), RAG, prompting.
• NLP e trattamento del linguaggio naturale.

Anni di esperienza:

3 – 5 anni

Sede:

Milano

In Alkemy ci impegniamo costantemente nel creare le migliori condizioni affinché tutte le nostre persone sentano di poter esprimere al meglio il proprio valore ed il proprio talento - e possano sentire Alkemy come casa propria - indipendentemente da genere, età, nazionalità, orientamento sessuale e religioso.

Siamo da sempre profondamente convinti che un ambiente di lavoro inclusivo che valorizzi tutte le diversità sia non solo un imperativo valoriale, ma un fattore critico di successo per il nostro business. Aggreghiamo sotto lo stesso tetto persone con professionalità e background molto diversi e da sempre promuoviamo una cultura di condivisione e crescita continua.

Eccellenza, Passione, Integrità e Concretezza sono i valori fondanti di Alkemy, che tutti noi condividiamo e che ci guidano nel realizzare la nostra mission.

I valori Alkemy definiscono la nostra identità e sono alla base della nostra cultura organizzativa, indirizzano i nostri comportamenti nei confronti di tutte le nostre persone e dei nostri clienti, costruendo evolutivamente il nostro approccio al business.

In conformità alle disposizioni del D.Lgs. 96/2026 in materia di trasparenza retributiva, la RAL prevista per la posizione è compresa tra € 37.000 e € 47.000, determinata sulla base di criteri oggettivi e neutri rispetto al genere e in relazione al livello della posizione e al CCNL applicato.

La definizione del compenso specifico, inclusi eventuali elementi variabili (come MBO) o benefit accessori, dipenderà dalla valutazione del profilo rispetto ai requisiti della posizione.

I profili ritenuti in linea verranno contattati entro 20 giorni. Non saranno valutate candidature sprovviste di cv completo allegato. I dati dei candidati verranno trattati ai sensi dell’Informativa Privacy sempre consultabile sul nostro sito alkemy.com.