Machine Learning & Artificial Intelligence Engineer - Milano

Experteer Italy; Milano; In loco; EUR 35.000 - 50.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Una società di consulenza internazionale cerca un Ingegnere di Machine Learning e Intelligenza Artificiale per partecipare a progetti innovativi nel settore Automotive e Financial Services. Il candidato ideale ha una laurea in Informatica e competenze in Python e altre tecnologie di data science. Questa posizione rappresenta un'opportunità unica per contribuire a progetti di Digital Transformation.

Competenze

• Laureato/a in una disciplina STEM o Informatica.
• Conoscenza di Python, PySpark, Spark o Scala.
• Esperienza con strumenti come MLFlow, KubeFlow, AirFlow.

Mansioni

• Supportare il cliente nella definizione del design del software.
• Raccogliere requisiti di integrazione interfacciandosi con altri team.
• Realizzare le data pipeline attraverso tecnologie come Python e PySpark.

Conoscenze

Data Analysis

Machine Learning

Natural Language Processing (NLP)

C++ Programming Language

Data Pipeline

Java (Programming Language)

Formazione

Laurea Magistrale in Informatica

Strumenti

MLFlow

KubeFlow

AirFlow

Python

PySpark

Spark

Scala

R

Descrizione del lavoro

Line of Service: Advisory

Industry/Sector: Not Applicable

Specialism: Data, Analytics & AI

Management Level: Associate

Job Description & Summary:

Vuoi essere al centro di prospettive di crescita uniche?

Entra nella practice Technology Advisory di PwC e diventa: Machine Learning & Artificial Intelligence Engineer

YOUR PERSPECTIVE

Farai parte del nostro ML & AI Ops team, focalizzato nella gestione di sfidanti progetti di Digital Transformation per i principali players in ambito Automotive & Industrial Manufacturing, consumer Markets, Energy & Utilities, Financial Services, Telco & Media attraverso lo sviluppo, l'efficientamento e la reingegnerizzazione del ciclo di vita del software e dei modelli/algoritmi.

Responsibilities

• supportare il cliente nella definizione del design del software e nelle attività di application performance management;
• raccogliere i requisiti di integrazione sia dal punto di vista tecnico che funzionale interfacciandosi anche con gli altri team di PwC;
• realizzare le data pipeline attraverso le principali tecnologie Python/PySpark/Spark/Scala/R e sulle principali data platform (GCP/Azure/AWS/Palantir);
• presidiare e garantire i processi di CI/CD/CT e di software life cycle management;

Qualifications

• Sei laureato/a in una disciplina STEM o in particolare in uno dei seguenti corsi di laurea: Informatica, Ingegneria Informatica, Ingegneria Elettronica o dell'Automazione;
• Hai conoscenza specifica di una delle principali tecnologie/piattaforme tra Python/PySpark/Spark/Scala/R e Google/Azure/Aws/Palantir;
• Hai esperienze con strumenti come MLFlow, KubeFlow, AirFlow o simili;
• Il possesso di certificazioni in una delle piattaforme tra quelle sopra indicate costituisce un plus;
• Hai una buona conoscenza dei più comuni RDBMS;
• Hai una comprensione generale dei fondamenti del ciclo di vita delle API;
• Hai una comprensione generale degli argomenti relativi alle infrastrutture/architetture;
• Hai una buona conoscenza degli strumenti di gestione del ciclo di vita del software/modello (Git, CI/CD /CT).

Education: Master Degree - Computer and Information Science

Degrees/Field of Study preferred: (none specified)

Required Skills: Accepting Feedback, Active Listening, AI Implementation, C++ Programming Language, Communication, Complex Data Analysis, Data Analysis, Data Infrastructure, Data Integration, Data Modeling, Data Pipeline, Data Quality, Deep Learning, Emotional Regulation, Empathy, GPU Programming, Inclusion, Intellectual Curiosity, Java (Programming Language), Machine Learning, Machine Learning Libraries, Named Entity Recognition, Natural Language Processing (NLP), Natural Language Toolkit (NLTK) {+ 20 more}

Desired Languages: English

Travel Requirements: Not Specified

Available for Work Visa Sponsorship: No

Government Clearance Required: No

Job Posting End Date: (not specified)