Lavorare a stretto contatto con AI Engineer, Product Manager e Business Analyst per l’integrazione dei modelli nei sistemi aziendali.
Fornire mentoring ad altri data scientist e promuovere l’eccellenza analitica nel team
Progettare e sviluppare modelli ML end-to-end per classificazione e lo scoring predittivo, sia in real-time che in modalità batch su Google Cloud Platform
Gestire il ciclo di vita dei modelli già in produzione, monitorandone le performance, rilevando eventuali drift, curandone il retraining e l’ottimizzazione nel tempo
Contribuire attivamente alla definizione e all’adozione delle best practice MLOps per garantire efficienza, riproducibilità e robustezza dell’intero ciclo di vita dei modelli
Eseguire analisi esplorative, collaborare con i team di business per comprendere le esigenze e costruire feature efficaci che migliorino le performance dei modelli
Requirements
Conoscenza approfondita sia teorica che applicata di algoritmi di classificazione, regressione e clustering.
Esperienza nel rilascio di modelli in ambiente di produzione.
Conoscenza approfondita di Python e delle principali librerie di data science (scikit-learn, pandas, NumPy, PyTorch).
Conoscenza di SQL avanzato per l'estrazione, la trasformazione e l'analisi di dati complessi
Competenze su Google Cloud Platform: in particolare Vertex AI, BigQuery e Cloud Storage
Solida conoscenza del ciclo di vita MLOps, incluse strategie di versioning dei modelli (es. Git), pipeline CI/CD, monitoraggio delle performance e principi di Infrastructure as Code (es. Terraform)
Forte orientamento al business e capacità di comunicare con stakeholder non tecnici.
Mentalità proattiva e curiosità
Tech Stack
BigQuery
Cloud
Google Cloud Platform
Numpy
Pandas
Python
PyTorch
Scikit-Learn
SQL
Terraform
Benefits
Ambiente di lavoro positivo, stimolante, aperto al confronto e volto all'innovazione e al miglioramento costante;
Inserimento in un team giovane e dinamico;
Coinvolgimento su progetti cross-sector;
Possibilità di lavorare con tecnologie all'avanguardia;
Percorso di carriera definito valutando periodicamente desideri e obiettivi di ciascuno;
Piano di welfare e sistema incentivante;
Percorsi di coaching e attività di team building, per lavorare meglio e non sentirsi estranei fra colleghi;
Possibilità di lavorare da remoto con flessibilità nell'organizzazione delle proprie attività;
In ufficio troverai per te: caffè, snack, frutta fresca e frutta secca