Machine Learning Engineer – AWS

Proxima Group; Torino; Ibrido; EUR 40.000 - 55.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Una società di consulenza tecnologica cerca un Machine Learning Engineer con almeno 3 anni di esperienza. La figura si occuperà dello sviluppo di modelli di machine learning, analisi dati e ottimizzazione di algoritmi, principalmente in ambito AWS. Offriamo R.A.L. commisurata alla seniority, buoni pasto e assicurazione sanitaria integrativa.

Servizi

Buoni pasto

Assicurazione sanitaria con copertura integrativa

Formazione professionale

Competenze

• Ottima conoscenza del linguaggio Python e di SCM Git.
• Esperienza in Explanatory Data Analysis e Feature Engineering.
• Conoscenza e applicazione di algoritmi di classificazione, in particolare XGBoost.
• Esperienza in ambienti AWS, in particolare con Sagemaker Unified Studio.

Mansioni

• Sviluppo di modelli di machine learning per progetti di consulenza.
• Analisi esplorativa dei dati e feature engineering.
• Implementazione di pipeline di ML in ambiente AWS.
• Gestione dei modelli tramite Sagemaker Unified Studio.

Conoscenze

Python

Explanatory Data Analysis

Feature Engineering

XGBoost

AWS

Git

SAGEMAKER

Data Management Services

Strumenti

JupyterLab

AWS Lambda

API Gateway

S3

Descrizione del lavoro

Machine Learning Engineer – AWS (3 anni di esperienza)

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.

Chi cerchiamo?

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 e 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 e S3

Nice to Have

• Conoscenza di Query Editor , MLflow , Model Registry e 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.

Determinanti EEO

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.