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Principali Attività e Responsabilità

• DATA COLLECTION: Gestire la raccolta e l'individuazione dei dati, cercando di capire la fattibilità del prelievo dei dati e quali strumenti utilizzare
• DATA EXTRACT: Studiare il framework, ossia quale strumento utilizzare tra i vari sistemi disponibili sul mercato per estrarre, catalogare, trasformare e valutare i dati in suo possesso in modo anche da distribuirli nel framework più opportuno
• DATA EXPLORATION AND CLEASING: Provvedere, una volta attuata l'estrapolazione dei dati, alla loro ripulitura da eventuali inutili sovraccarichi, dunque al loro rimaneggiamento e schematizzazione
• DATA ANALYTICS: Gestire lo sviluppo di metriche come la correlazione, comparazione e statistica ed elaborare ipotesi analitiche da applicare successivamente in azioni di machine learning
• MACHINE LEARNING: Garantire il controllo del livello di complessità, tramite algoritmi già collaudati come il Random Forest, e verificare delle ipotesi sviluppate in fase Analytics
• IMPLEMENTAZIONE AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE): Fornire una proposta di azione effettiva all\'Intelligenza Artificiale, sfruttando la lavorazione dei dati strutturati e non strutturati e le risposte ottenute dalle dinamiche di Machine learning
• TEXT MINING: Comprendere lo stato dell\'arte del text mining e dell\'analisi del sentiment, progettare e sviluppare metodi per la classificazione del testo e la modellazione degli argomenti

Requisiti

• Statistica: conoscenza approfondita di metodi statistici e probabilistici per l\'analisi esplorativa e interferenziale dei dati; capacità di costruzione e validazione di modelli predittivi e classificatori basati su dati strutturati e non
• Programmazione: ottima padronanza di Python e SQL per data wrangling, analisi e sviluppo di modelli; familiarità con ambienti e strumenti di orchestrazione calcolo: Databricks, Celery, Kubernetes, Airflow; conoscenza di pratiche DevOps e CI/CD per il deployment di modelli e applicazioni (Azure DevOps)
• Machine Learning: esperienza nel training, tuning e valutazione di modelli ML supervisionati e non supervisionati; utilizzo avanzato di framework come scikit-learn, Pytorch, TensorFlow; esperienza con Large Language Models (LLM): Fine-tuning, prompt engineering, embedding, retrieval-augmented generation (RAG); utilizzo di librerie come Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI, API; competenze in text mining e NLP: tokenizzazione, analisi semantica, classificazione testuale
• Database: conoscenza di database relazionali (MySQL, PostgreSQL) e non relazionali (MongoDB, Redis); capacità di progettazione e ottimizzazione di query complesse e pipeline ETL
• Sviluppo API/Webapp: esperienza nello sviluppo di API Restful e microservizi con Flask, Django, FastAPI; integrazione di modelli ML/LLM in applicazioni web e backend scalabili (vLLM)
• Altro: Disponibilità a trasferte; Laurea in discipline STEM: Informatica, Matematica, Fisica, Ingegneria, Statistica; Lingue: Italiano, Inglese; è elemento aggiuntivo la conoscenza della lingua Spagnola

Note: Il presente annuncio è rivolto ad 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.

Seniority level

• Mid-Senior level

Employment type

• Full-time

Job function

• Information Technology
• Industries: Internet Publishing

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