Machine Learning Engineer

Chi è TaDa?

Siamo una startup innovativa fondata a gennaio 2025 da Stefano, Beppe e Federico.

Dialoghiamo con il contatore elettrico per disaggregare i consumi di energia. Attraverso l'analisi dei dati arriviamo al monitoraggio consapevole degli elettrodomestici e della casa. In pratica: usiamo i dati dell'energia per capire la casa.

Siamo partiti da una domanda: 'Cosa sai della tua casa?' La risposta breve e più vera: 'Niente, neanche quanto è grande'. Eppure dati e tecnologia esistono, finora però nessuno ha trovato il modo di metterli a disposizione. Noi ci stiamo provando.

Lavoriamo con un modello B2B2C: forniamo ai partner business (società di vendita di energia, compagnie telefoniche, assicurazioni, banche, produttori di elettrodomestici e OTT) un servizio da offrire ai clienti consumer.

Ad aprile 2025 abbiamo completato il nostro primo round di finanziamento, raccogliendo circa 2 milioni di euro con 2 fondi co-lead, 1 fondo follow e 11 angel investor che credono nella nostra magia.

Vuoi saperne di più? Scopri cosa facciamo e chi siamo (https://www.tadapower.it/cosa-facciamo e https://www.tadapower.it/chi-siamo).

Immagina un pixel

[è il titolo del nostro manifesto, lo trovi qui https://www.tadapower.it/manifesto-e-valori]

Anzi, più semplice: immagina un momento. Un secondo qualsiasi della tua vita. Probabilmente hai pensato a un secondo importante, significativo. Che però non racconta tante cose: quello che è successo prima, quello che è successo dopo, quello che ti ha fatto provare. I momenti – come i pixel, i dati, le persone – valgono tanto da soli, ma valgono molto di più quando li mettiamo insieme. Quando proviamo a costruirci qualcosa.

Ecco cinque parole che valgono tanto da sole e tantissimo messe insieme:

• Curiosità – Cerchiamo instancabilmente nuove domande e risposte.
• Coraggio – Affrontiamo le novità senza paura. Non temiamo il fallimento.
• Analisi – Scrutiamo oltre la superficie. La vera magia richiede precisione e comprensione profonda.
• Attenzione – Guardiamo da vicino i dettagli, le persone e le parole.
• Responsabilità – Usiamo i nostri poteri con saggezza, sappiamo di avere un impatto sul mondo.

Sai qual è la cosa più bella? Che possiamo riscriverlo e cambiarlo ogni giorno, credendo nella magia e urlando: 'TaDaje'.

Cosa farai

Entrerai nel team della startup e prenderai parte alla progettazione e sviluppo degli algoritmi dalla fase esplorativa e di ricerca fino all’ingerizzazione per un utilizzo su larga scala. Ti occuperai di curare le procedure di addestramento e post processing a partire dai dati grezzi e dalle ultime novità pubblicate a livello di ricerca scientifica. Lavorerai con un gruppo di colleghi composto da sviluppatori di algoritmi di Machine Learning, esperti di tecnologie Cloud e sviluppo software.

In particolare:

• Sviluppare, implementare e ottimizzare modelli di Machine Learning e Deep Learning, specificamente progettati per dati di serie temporali di consumi elettrici, al fine di ottenere informazioni utili per la manutenzione predittiva e la disaggregazione dei consumi.
• Progettare e sviluppare nuove funzionalità per il monitoraggio dello stato delle abitazioni attraverso i dati di consumo elettrico.
• Pre-processare dati di serie temporali su larga scala, garantendo l’estrazione di caratteristiche, la gestione della qualità dei dati di addestramento e la valutazione dei modelli.
• Migliorare continuamente l’accuratezza e le prestazioni dei modelli, applicando le migliori pratiche in termini di qualità del software, controllo delle versioni e test.
• Collaborare con figure interdisciplinari, anche esterne all'azienda, per garantire risultati di alta qualità, enfatizzando una gestione accurata dei dati, l’eccellenza tecnica e il rispetto delle scadenze.
• Restare aggiornati sui più recenti progressi nell’elaborazione di serie temporali, Machine Learning e tecnologie di Deep Learning, promuovendo un apprendimento continuo all’interno del team.

Cosa serve, secondo noi

• Hai una laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica o campi correlati.
• Hai lavorato 2-3 anni con il Machine Learning, con focus sull’analisi di serie temporali e la modellazione predittiva.
• Hai buone competenze di programmazione in Python e hai familiarità con il suo stack di scientific computing (pytorch, numpy, sklearn, pandas).
• Hai familiarità con il deploy in produzione di modelli di machine learning / deep learning.
• Hai esperienza con sistemi di versionamento del codice (Git).
• Hai una buona conoscenza dell'inglese, sia scritto che parlato.

Consideriamo un plus

• Esperienza con cloud AWS

Ma soprattutto: sei una brava persona, hai voglia di scrivere assieme una bella storia e sposi i