Machine Learning Engineer

Responsabilità

• Progettare, sviluppare, addestrare e valutare modelli di machine learning per supportare gli obiettivi di prodotto.
• Preparare, pulire e gestire dataset utilizzati per l'addestramento e la validazione dei modelli.
• Migliorare le prestazioni dei modelli attraverso sperimentazione, ottimizzazione e test continui.
• Distribuire, mantenere e monitorare i modelli in ambienti di produzione.
• Collaborare con ingegneri software per integrare le funzionalità di machine learning nei prodotti.
• Monitorare le performance dei modelli e identificare opportunità di miglioramento in termini di accuratezza, affidabilità ed efficienza.
• Applicare tecniche moderne di machine learning e rimanere aggiornati sulle tecnologie emergenti.
• Scrivere codice pulito, manutenibile ed efficiente per soluzioni AI scalabili.
• Contribuire a discussioni tecniche e alla risoluzione di sfide ingegneristiche complesse.
• Partecipare al miglioramento continuo dei workflow e dei processi di sviluppo.

Requisiti

• Almeno 1 anno di esperienza in machine learning, ingegneria del software, data science o progetti personali significativi.
• Conoscenza di base dei concetti, algoritmi e processi di sviluppo dei modelli di machine learning.
• Ottime capacità di programmazione in Python.
• Familiarità con framework e librerie come PyTorch, TensorFlow o scikit‑learn.
• Esperienza nella gestione e pulizia dei dati.
• Uso quotidiano di Git e pratiche di version control.
• Buone capacità di problem solving e analisi tecnica.
• Ottime competenze comunicative in inglese, sia scritte che verbali.
• La laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica o affini è un plus, ma non obbligatoria.
• Conoscenza di LLM (large language models) è un vantaggio.
• Familiarità con piattaforme cloud (AWS, GCP, Azure) è considerata un plus.
• Conoscenza di SQL e esperienza nella messa in produzione di modelli è un vantaggio.

Cosa offriamo

• Ambiente di lavoro completamente remoto (Smart Working 100%).
• Flessibilità e autonomia nella gestione del tempo.
• Opportunità di contribuire a prodotti AI reali e di impatto.
• Accesso a tecnologie avanzate e a problemi tecnici stimolanti.
• Team collaborativo e dinamico.
• Crescita professionale continua e opportunità di apprendimento.
• Compenso competitivo in base all'esperienza.