ML Engineer

CRAON; Milano; Ibrido; EUR 50.000 - 70.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda ICT innovativa di Milano cerca un middle Machine Learning Engineer. La figura ideale avrà esperienza con Databricks e conoscenze in MLOps e cloud services. Si offre un contratto a tempo indeterminato, con possibilità di lavoro ibrido. È fondamentale saper gestire pipeline dati e collaborare in team. Ottime opportunità di crescita e un ambiente stimolante sono assicurati.

Competenze

• Esperienza consolidata nello sviluppo e deployment di soluzioni ML scalabili.
• Competenze in orchestrazione ML e integrazione di modelli in produzione.
• Conoscenza di pipeline distribuite e gestione cluster.

Mansioni

• Sviluppare e implementare soluzioni di Machine Learning.
• Lavorare su pipeline dati complesse in ambienti cloud.
• Collaborare con data scientist e ingegneri per soluzioni scalabili.

Conoscenze

Databricks

Machine Learning

MLOps

PySpark

Cloud Services (Azure, AWS, GCP)

Data Engineering

Python

Problem Solving

Strumenti

Git

Docker

Terraform

Descrizione del lavoro

Il nostro obiettivo è sempre stato quello di creare e ampliare nel tempo un gruppo di persone qualificato, affidabile e disponibile; puntando su professionisti esperti, ma anche sulla formazione, investendo risorse nella crescita professionale. Dipendenti e collaboratori attraverso consolidate competenze tecniche, contribuiscono a rendere Craon un’azienda altamente qualificata e competitiva sul mercato ICT.

Stiamo ricercando un middle Machine Learning Engineer con esperienza consolidata nello sviluppo e deployment di soluzioni ML scalabili su Databricks . Specializzato nella gestione di pipeline dati complesse, orchestrazione ML e MLOps, integrazione di modelli in produzione e ottimizzazione delle performance su infrastrutture cloud enterprise.

È richiesta conoscenza di almeno uno dei principali cloud provider (Azure, AWS, GCP), con capacità di lavorare su pipeline distribuite e di gestire cluster, storage e servizi cloud in modo efficiente.

Abituato a lavorare su progetti end-to-end : dall’ingestione e trasformazione dei dati, all’addestramento di modelli, al monitoraggio e retraining automatico in produzione. Forte attitudine alla collaborazione con data scientist, data engineer e team di prodotto per garantire soluzioni affidabili, scalabili e ad alto impatto.

Competenze tecniche:

• Databricks & Big Data
  • Esperienza avanzata con Databricks
  • PySpark, Spark SQL per elaborazione batch e streaming
  • Delta Lake, Lakehouse architecture, Delta Live Tables
  • Workflow e orchestrazione con Databricks Jobs & Workflows
  • MLflow per tracking esperimenti, versionamento modelli e deployment
• Machine Learning / MLOps
  • Modellazione supervisionata e non supervisionata
  • Feature engineering su dataset enterprise di grandi dimensioni
  • Deployment di modelli ML / AI come microservizi o endpoint API
  • Monitoraggio modelli, drift detection e pipeline di retraining automatico
  • CI / CD per modelli tramite GitHub Actions, GitLab CI o Azure DevOps
• Cloud & Infrastruttura
  • Conoscenza richiesta di almeno uno tra i principali cloud provider (Azure, AWS, GCP)
  • Gestione cluster, networking, sicurezza e storage cloud (ADLS, S3, GCS)
  • Deployment di workflow batch e real-time su cloud provider differenti
• Data Engineering
  • ETL / ELT con PySpark e Delta Live Tables
  • Gestione data lakehouse e grandi volumi di dati
  • SQL avanzato e ottimizzazione query
• Backend & API
  • Python (FastAPI / Flask) per servire modelli come microservizi
  • Containerizzazione con Docker
  • Orchestrazione workflow e gestione pipeline batch / real-time
• Tooling
  • Git, CI / CD, Azure DevOps / GitHub Actions / GitLab CI
  • Logging e monitoring (CloudWatch, Azure Monitor, GCP Stackdriver)
  • IaC : Terraform o Bicep (nice‑to‑have)
• Soft Skills
  • problem solving e pensiero analitico
  • Capacità di lavorare in team multidisciplinari (data scientist, data engineer, product owner)
  • Attitudine alla collaborazione e comunicazione efficace
  • Autonomia nella gestione delle task e delle pipeline di lavoro
  • Approccio pragmatico e orientato ai risultati
  • Capacità di gestire progetti complessi e scadenze

Sede : Milano (ibrido)

La posizione contrattuale prevede un contratto a tempo indeterminato CNNL Commercio e servizi; RAL in relazione all’esperienza effettivamente maturata o contratto in P.IVA

Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi.