Descrizione
Per Azienda Italiana leader europea nella progettazione, realizzazione di sistemi ad alta tecnologia e nella produzione di soluzioni elettroniche, diagnostiche e di automazione per i settori ferroviario, industriale, civile e della difesa, siamo alla ricerca di un/una Software Engineer con esperienza in Machine Learning, da inserire nel team dedicato allo sviluppo di soluzioni intelligenti per l’analisi di dati provenienti da sistemi di diagnostica e monitoraggio.
La risorsa sarà coinvolta nella progettazione, implementazione e integrazione di modelli di anomaly detection e pattern recognition, contribuendo attivamente all’intero ciclo di vita del modello.
Responsabilità
- Progettare e sviluppare modelli ML per anomaly detection e pattern recognition;
- Integrare i modelli all’interno di prodotti e progetti aziendali;
- Gestire il ciclo di vita dei modelli: analisi, sviluppo, testing, deployment e monitoraggio;
- Redigere documentazione tecnica delle soluzioni sviluppate;
- Collaborare alle attività di Quality Assurance: verifica e validazione degli algoritmi;
- Effettuare scouting tecnologico e metodologico in ambito ML e reti neurali;
- Lavorare con team multidisciplinari su dati provenienti da diversi settori (SHM, ferroviario, energy).
Requisiti
- Laurea Triennale/Magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica o Matematica;
- 3-5 anni di esperienza in progetti ML, con competenze in analisi, sviluppo, testing e deployment;
- Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie:
- Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, NumPy, Pandas, Matplotlib;
- Conoscenza dei design pattern per lo sviluppo software;
- Esperienza con sistemi di versionamento (es. Git);
- Capacità di lettura e interpretazione di paper scientifici;
- Competenze di base nell’uso di DBMS (PostgreSQL, MongoDB).
Nice to have
- Conoscenza del tool MatLab;
- Esperienza con piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP);
- Familiarità con Docker per la containerizzazione delle applicazioni ML.
Cosa offriamo
- RAL intorno ai 35K;
- Ambiente innovativo e orientato alla ricerca e sviluppo;
- Opportunità di formazione continua e crescita professionale;
- Progetti sfidanti in ambiti tecnologici avanzati.