Per Azienda Italiana leader europea nella progettazione, realizzazione di sistemi ad alta tecnologia e nella produzione di soluzioni elettroniche, diagnostiche e di automazione per i settori ferroviario, industriale, civile e della difesa, siamo alla ricerca di un* Software Engineer con esperienza in Machine Learning, da inserire nel team dedicato allo sviluppo di soluzioni intelligenti per l’analisi di dati provenienti da sistemi di diagnostica e monitoraggio.
La risorsa sarà coinvolta nella progettazione, implementazione e integrazione di modelli di anomaly detection e pattern recognition, contribuendo attivamente all’intero ciclo di vita del modello.
Responsabilità
1. Progettare e sviluppare modelli ML per anomaly detection e pattern recognition;
2. Integrare i modelli all’interno di prodotti e progetti aziendali;
3. Gestire il ciclo di vita dei modelli: analisi, sviluppo, testing, deployment e monitoraggio;
4. Redigere documentazione tecnica delle soluzioni sviluppate;
5. Collaborare alle attività di Quality Assurance: verifica e validazione degli algoritmi;
6. Effettuare scouting tecnologico e metodologico in ambito ML e reti neurali;
7. Lavorare con team multidisciplinari su dati provenienti da diversi settori (SHM, ferroviario, energy).
Requisiti
8. Laurea Triennale/Magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica o Matematica;
9. 3-5 anni di esperienza in progetti ML, con competenze in analisi, sviluppo, testing e deployment;
10. Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie (Scikit-learn, TensorFlow, Pytorch, NumPy, Pandas, Matlplotlib)
11. Conoscenza dei design pattern per lo sviluppo software;
12. Esperienza con sistemi di versionamento (es. Git);
13. Capacità di lettura e interpretazione di paper scientifici;
14. Competenze di base nell’uso di DBMS (PostgreSQL, MongoDB).
Nice to have
15. Conoscenza del tool MatLab;
16. Esperienza con piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP);
17. Familiarità con Docker per la containerizzazione delle applicazioni ML.
Cosa offriamo
18. RAL nel range di 35-39K€;
19. Ambiente orientato alla ricerca e sviluppo;
20. Opportunità di formazione continua e crescita professionale;
21. Progetti sfidanti in ambiti tecnologici avanzati.