Categoria: Industrial / Manufacturing
Luogo di lavoro: Piacenza e provincia
Per realtà industriale strutturata parte di un gruppo internazionale, con oltre 120 dipendenti situata nella provincia nord di Piacenza, siamo alla ricerca di un/una Data & AI Engineer.
Sviluppare e gestire soluzioni avanzate di analisi dati applicate ai processi produttivi e ai macchinari industriali;
Progettare e implementare data pipeline scalabili (ETL/ELT) per l'acquisizione, trasformazione e integrazione di dati provenienti da sistemi aziendali e IoT;
Sviluppare modelli di machine learning e deep learning per l'analisi predittiva, con particolare focus su predictive maintenance (rilevazione anomalie, previsione guasti);
Progettare e sviluppare AI agent e componenti basati su modelli generativi a supporto delle decisioni operative e della manutenzione;
Collaborare con i team di produzione, manutenzione e IT per comprendere i requisiti di business e tradurli in soluzioni tecnologiche;
Integrare modelli e soluzioni AI all'interno dell'ecosistema aziendale, garantendo performance, scalabilità e affidabilità;
Monitorare e ottimizzare le performance dei modelli in esercizio, gestendo attività di deployment, versioning e manutenzione (MLOps);
Contribuire all'evoluzione della piattaforma dati e AI aziendale, supportando iniziative di innovazione digitale e Industry 4.0;
Documentare soluzioni tecniche e garantire il passaggio di conoscenza al team.
Requisiti: Laurea in Ingegneria informatica, elettronica, dell'automazione o campo affine;Esperienza di almeno 2-3 anni in ambito Data Engineering e AI Engineering, con focus su progettazione di pipeline dati e sviluppo di modelli avanzati;Ottima conoscenza di Python e principali librerie di data science e machine learning (Pandas, NumPy, Scikit-learn);Esperienza con framework di deep learning (TensorFlow, PyTorch);Competenze nello sviluppo di soluzioni di predictive maintenance (anomaly detection, time series forecasting - es. Prophet, statsmodels);Esperienza o forte interesse nello sviluppo di AI agent e sistemi basati su modelli generativi (es. LangChain, LlamaIndex, integrazione API LLM);Esperienza nella progettazione e gestione di data pipeline (ETL/ELT);Buona conoscenza di database SQL e NoSQL;Esperienza con piattaforma cloud, preferibilmente Azure (Data Factory, Synapse, ML Studio);Esperienza nell'integrazione e gestione di dati IoT / industriali;Conoscenza di pratiche MLOps (versioning, deployment e monitoraggio modelli);Competenze trasversaliCapacità di interfacciarsi con stakeholder non tecnici e tradurre esigenze di business in soluzioni scalabili;Autonomia, problem solving e approccio analitico
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