Machine Learning Engineer

CHI SIAMO?

AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy.

Presente in 14 Paesi europei con oltre 7.500 dipendenti, abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.

Qualsiasi informazione aggiuntiva su questo lavoro è disponibile nel testo sottostante. Si assicuri di leggere attentamente, quindi invii la sua candidatura.

POSIZIONE: MACHINE LEARNING ENGINEER – ROMA

1. IL TUO RUOLO

La risorsa entrerà a far parte di un team tecnologico impegnato nello sviluppo di soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale e sul Machine Learning.

La figura sarà coinvolta nella gestione e preparazione dei dataset, nello sviluppo e nell’addestramento di modelli di Machine Learning e Deep Learning e nella realizzazione di classificatori.

Il ruolo prevede una forte componente tecnica e sperimentale, dalla preparazione dei dati alla valutazione delle performance dei modelli, collaborando con il team per sviluppare e ottimizzare soluzioni basate sull’AI.

2. LE TUE RESPONSABILITÀ

• Raccogliere, analizzare e preparare dataset per l’addestramento dei modelli.
• Effettuare attività di data preprocessing, pulizia e organizzazione dei dati.
• Sviluppare, addestrare e validare modelli di Machine Learning.
• Lavorare con reti neurali e algoritmi di classificazione.
• Sperimentare differenti approcci e tecniche per migliorare le performance dei modelli.
• Definire metriche e metodologie per la valutazione dei risultati.
• Analizzare i risultati degli addestramenti e identificare eventuali criticità.
• Ottimizzare i modelli e i relativi parametri.
• Collaborare con il team tecnico nelle fasi di sviluppo e integrazione delle soluzioni AI.
• Documentare le attività svolte, gli approcci utilizzati e i risultati ottenuti.

3. COMPETENZE TECNICHE

• Conoscenza dei principali algoritmi di Machine Learning e classificazione.
• Esperienza nello sviluppo e addestramento di reti neurali.
• Esperienza nella gestione e preparazione di dataset.
• Conoscenza delle principali tecniche di preprocessing e data preparation.
• Familiarità con metriche di valutazione e validazione dei modelli.
• Conoscenza di Python e delle principali librerie per Machine Learning/Deep Learning.
• Gradita conoscenza di framework come TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
• Gradita familiarità con strumenti per la gestione e versioning del codice e degli esperimenti.

4. I REQUISITI

• Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, Matematica, Fisica o discipline affini.
• Esperienza pregressa in ambito Machine Learning, AI o Data Science.
• Solida conoscenza di Python.
• Esperienza concreta nella gestione di dataset e nell’addestramento di modelli.
• Conoscenza delle reti neurali e dei principali algoritmi di classificazione.
• Attitudine alla sperimentazione e alla risoluzione di problemi complessi.
• Buone capacità analitiche e di problem solving.
• Buona capacità di lavorare in team.
• Buona conoscenza della lingua inglese.

5. SEDE E MODALITÀ DI LAVORO

Roma – modalità ibrida preferenziale: 3 giorni in ufficio e 2 giorni da remoto.

6. COSA OFFRIAMO

• La retribuzione per questo ruolo è compresa tra €30.000 e €45.000. La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio applicato dalla nostra società, a tempo indeterminato . Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna.
• Valutiamo anche collaborazioni in P.Iva.
• Ambiente di lavoro dinamico e multidisciplinare, con reali possibilità di crescita professionale.
• Supporto continuo da parte del team tecnico e dei referenti di progetto.

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