Machine Learning Engineer

Solo per membri registrati
Pistoia
EUR 30.000 - 50.000
Descrizione del lavoro

Hoverture, parte del gruppo Symphonie Partners, è un'azienda multinazionale impegnata nella trasformazione digitale di grandi e medie imprese. Il nostro team Cloud Native realizza soluzioni su misura seguendo paradigmi e best practices di sviluppo Cloud Native, metodologie Agile, DevOps e AI.

Posizione: Machine Learning Engineer

Cosa farai:

  1. Far parte di un team di Machine Learning Engineers e Data Scientists, progettando, sviluppando e mettendo in produzione modelli intelligenti.
  2. Analizzare dati strutturati e non strutturati da diverse fonti.
  3. Progettare e sviluppare modelli di Machine Learning e Deep Learning per use case specifici.
  4. Addestrare e ottimizzare modelli su dataset reali, eseguendo tuning e validazioni.
  5. Implementare pipeline per il deployment e il monitoraggio dei modelli in produzione.
  6. Lavorare su progetti di NLP, Computer Vision, predictive modeling e automazione dei processi.
  7. Collaborare con team cross-funzionali per supportare la trasformazione digitale dei clienti.

Requisiti:

  1. 2-3 anni di esperienza nel ruolo o in ambiti simili.
  2. Conoscenza solida di Python (e librerie ML/AI principali), R, SQL e bash.
  3. Esperienza con framework come TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face.
  4. Competenza nelle pipeline ML e pratiche MLOps.
  5. Conoscenza di NLP, Computer Vision e predictive analytics.
  6. Esperienza con Git o altri sistemi di version control.

Caratteristiche preferenziali:

  1. Buona conoscenza dell’inglese.
  2. Esperienza con uno dei principali Cloud Provider (Google, AWS, Azure) e relativi tools di AI.
  3. Titolo di studio in discipline STEM, preferibilmente Informatica o Ingegneria.

Il nostro mindset:

Crediamo in un ambiente di lavoro basato sul talento, senza confini di genere, età, cultura, lingua, religione, orientamento sessuale o abilità. Promuoviamo un luogo di crescita condivisa, dove ogni individuo può esprimere il massimo del proprio potenziale, contribuendo con passione e merito.