Machine Learning Engineer – Aws

Proxima Group; Perugia; Remoto; EUR 70.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un gruppo esperto in soluzioni tecnologiche cerca un Learning Engineer per sviluppare modelli di classificazione in machine learning. La posizione richiede competenze in Python, XGBoost e AWS, con 3 anni di esperienza. Lavoro full remote con benefit come buoni pasto e assicurazione sanitaria. Un ambiente collaborativo con opportunità di crescita professionale.

Servizi

Buoni pasto

Assicurazione sanitaria con copertura integrativa

Percorsi di carriera

Formazione professionalizzante

Sconti e promozioni riservate

Competenze

• 3 anni di esperienza in machine learning.
• Esperienza nell'industrializzazione di modelli di machine learning.
• Conoscenza di servizi AWS legati a machine learning.

Mansioni

• Sviluppo di modelli di classificazione in machine learning.
• Collaborare con il team per ottimizzare algoritmi di classificazione.
• Gestire pipeline di ML in ambiente AWS.

Conoscenze

Python

SCM Git

XGBoost

Explanatory Data Analysis

Feature Engineering

AWS

Strumenti

JupyterLab

Sagemaker Unified Studio

AWS Lambda

API Gateway

S3

Descrizione del lavoro

Proxima

è un gruppo di aziende con skill funzionali e tecnologiche innovative, che mettono a fattor comune la propria esperienza in un’offerta congiunta di sviluppo di soluzioni all’interno della nostra Software Factory. Offriamo consulenza e servizi di Application Management e Quality Assurance.

Learning Engineer

– AWS

(3 anni di esperienza)

Dove e come? Italia, full remote

Di cosa ti occuperai?

Sviluppo e industrializzazione di modelli di classificazione

in ambito machine learning per un progetto in consulenza presso un nostro cliente Analisi esplorative dei dati (Explanatory Data Analysis) e attività di feature engineering Progettare, addestrare e ottimizzare algoritmi di classificazione , con particolare focus sulla famiglia XGBoost Collaborare con il team di progetto per implementare e validare pipeline di ML in ambiente AWS Supportare le attività di deploy e gestione dei modelli tramite Sagemaker Unified Studio Contribuire alla definizione di workflow automatizzati per il training, l’inference e la valutazione dei modelli Interagire con altri servizi AWS per la gestione dei dati e delle API

Hai queste competenze?

Ottima conoscenza del linguaggio Python e di SCM Git Esperienza in Explanatory Data Analysis Feature Engineering Conoscenza e applicazione di algoritmi di classificazione , in particolare XGBoost Esperienza nell’ industrializzazione di modelli di machine learning Esperienza in ambienti AWS , in particolare con Sagemaker Unified Studio Servizi principali : JupyterLab, Workflows, ML Pipelines, Training jobs, Inference endpoints Familiarità con i servizi AWS Lambda , API Gateway S3

Nice to Have :

Conoscenza di Query Editor , MLflow , Model Registry Model Evaluation all’interno di Sagemaker Esperienza nell’integrazione di modelli ML in pipeline di produzione complesse

Sei il / la candidato / a ideale se...

Hai un approccio analitico e pragmatico Ti piace lavorare in team multidisciplinari, collaborando con data scientist, data engineer e stakeholder di business

Cosa offriamo?

R.A.L. commisurata alla seniority BUONI PASTO (anche in modalità full remote) ASSICURAZIONE SANITARIA CON COPERTURA INTEGRATIVA

I nostri benefit

PERCORSI DI CARRIERA Abbiamo un articolato sistema di valutazione delle competenze e misurazione delle performance che consente al dipendente di crescere insieme a noi.

FORMAZIONE PROFESSIONALIZZANTE Offriamo percorsi di formazione e di aggiornamento professionale con taglio tecnico / pratico su tematiche in ambito ICT. SCONTI E PROMOZIONI RISERVATE Abbiamo stabilito degli accordi con delle piattaforme per riservare ai nostri dipendenti scontistica e promozioni esclusive.

Il presente annuncio è rivolto a entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903 / 77 e 125 / 91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215 / 03 e 216 / 03.