ML Engineer AWS

PROXIMA GROUP; Remoto; EUR 40.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un gruppo di aziende tecnologiche cerca un Data Scientist / ML Engineer specializzato in AWS per lavorare in remoto. La risorsa si occuperà di sviluppare modelli di machine learning e pipeline applicative, collaborando con il team tecnico per ottimizzare le prestazioni. Sono richieste forti competenze in Python e AWS, oltre a capacità in ottimizzazione e ricerca operativa. Il pacchetto retributivo sarà proporzionato all'esperienza, con benefici quali buoni pasto e assicurazione sanitaria.

Servizi

R.A.L. commisurata alla seniority

Buoni pasto

Assicurazione sanitaria

Percorsi di carriera

Formazione professionale

Sconti e promozioni

Competenze

• Esperienza con modelli di machine learning su dati strutturati.
• Competenze in ottimizzazione e ricerca operativa.
• Familiarità con deployment in ambienti AWS.

Mansioni

• Lavorare all’industrializzazione di modelli di ottimizzazione.
• Progettare e validare modelli di machine learning.
• Implementare pipeline e componenti in AWS.
• Sviluppare dashboard con Streamlit.

Conoscenze

Esperienza con AWS (SageMaker, Lambda, S3)

Ottima conoscenza di Python

Familiarità con Git per versioning e workflow collaborativi

Esperienza con Streamlit

Conoscenza di Docker

Competenze in ricerca operativa e ottimizzazione (LP, MILP)

Familiarità con processi end-to-end di model development

Strumenti

AWS

Python

Git

Streamlit

Docker

Descrizione del lavoro

Chi siamo

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.

Posizione

Data Scientist / ML Engineer AWS – Full Remote

Responsabilità

• Lavorare all’industrializzazione di un modello di ottimizzazione volto all’identificazione di opportunità di mercato profittevoli.
• Progettare, sviluppare e validare modelli di machine learning su dati strutturati.
• Implementare componenti applicative e pipeline in ambiente AWS, utilizzando servizi come SageMaker, Lambda e S3.
• Sviluppare interfacce e dashboard con Streamlit per la visualizzazione e interazione con i modelli.
• Scrivere codice Python robusto, versionato con Git, e containerizzato tramite Docker.
• Collaborare con il team tecnico per ottimizzare workflow, performance e deployment del modello in produzione.
• Applicare metodologie di ricerca operativa e ottimizzazione (LP, MILP) per affinare le soluzioni algoritmiche.

Competenze richieste

• Esperienza con AWS (SageMaker, Lambda, S3).
• Ottima conoscenza di Python.
• Familiarità con Git per versioning e workflow collaborativi.
• Esperienza con Streamlit per prototipazione o interfacce data-driven.
• Conoscenza di Docker per containerizzazione e deployment.
• Competenze dominio: Data science tradizionale – esperienza nello sviluppo di modelli ML su dati strutturati.
• Competenze in ricerca operativa e ottimizzazione (LP, MILP).
• Familiarità con processi end-to-end di model development & industrialization.

Benefici

• R.A.L. commisurata alla seniority.
• Buoni pasto (anche in modalità full remote).
• Assicurazione sanitaria con copertura integrativa.
• Percorsi di carriera con valutazione delle competenze e misurazione delle performance.
• Formazione professionizzante – percorsi e aggiornamento professionale su tematiche ICT.
• Sconti e promozioni riservate – accordi con piattaforme per scontistica e promozioni esclusive.

Informazioni per candidarsi

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.