Machine Learning Engineer - Aws

Proxima Group; Trieste/Trst; Remoto; EUR 70.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda tecnologica cerca un Machine Learning Engineer con almeno 3 anni di esperienza. La figura si occuperà di sviluppare modelli di classificazione, analisi dei dati, e pipeline di machine learning su AWS. Offriamo una retribuzione commisurata alla seniority, assicurazione sanitaria e buoni pasto, anche in modalità full remote.

Servizi

Buoni pasto

Assicurazione sanitaria con copertura integrativa

Formazione professionalizzante

Competenze

• 3 anni di esperienza in Machine Learning e sviluppo di modelli.
• Esperienza con pipeline di ML in ambiente AWS.
• Capacità di lavorare in team multidisciplinari.

Mansioni

• Sviluppo e industrializzazione di modelli di classificazione.
• Analisi esplorativa dei dati.
• Progettare e ottimizzare algoritmi di classificazione.

Conoscenze

Ottima conoscenza del linguaggio Python

Esperienza in Explanatory Data Analysis

Conoscenza di algoritmi di classificazione, in particolare XGBoost

Esperienza in ambienti AWS

Familiarità con i servizi AWS Lambda

Strumenti

Sagemaker Unified Studio

JupyterLab

Git

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.

Chi cerchiamo?

Machine 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 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.

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.