Offer description NTT DATA, Trusted Global Innovator, è tra i principali player a livello mondiale in ambito IT services. Con più di 140.000 professionisti in oltre 50 Paesi in tutto il mondo, siamo protagonisti e acceleratori della trasformazione digitale offrendo ai nostri clienti soluzioni tecnologiche e innovative progettate su misura. Il motore di NTTDATA sono le persone, ognuna con la propria unicità, talento ed attitudine. Abbiamo costruito una Smile Working Company in cui la cura, l’ascolto delle persone, il loro benessere e sviluppo delle competenze sono la nostra priorità. Abbiamo creato spazi di lavoro che favoriscono il senso di comunità e lo scambio costruttivo di esperienze. Guardiamo al nostro domani con la stessa passione di ieri e abbiamo bisogno anche del tuo talento www.nttdata.com/it Responsibilities Il candidato ideale come Senior Machine Learning Engineer in NTT DATA possiederà una solida capacità pratica in Generative AI (preferibilmente su Azure/GCP e architettura GenAI on-premise e MLops), un background matematico, esperienza su una gamma di problemi di classificazione, recupero informativo, clustering e ottimizzazione, con l’obiettivo di stabilire processi scalabili, efficienti e automatizzati per analisi di grandi dati, sviluppo di modelli, validazione e implementazione. Il Senior Machine Learning Engineer collaborerà con Data Scientist, Data e ML Engineer esperti per identificare opportunità di business, progettare e creare nuove pipeline di dati da zero, passando dagli esperimenti alla messa in produzione. Sarà responsabile di più progetti, guidando gli ML Engineer e interfacciandosi con gli stakeholder. Requisiti Competenze richieste Almeno 5 anni di esperienza in produzione in Data Science o Software Engineering; Conoscenza approfondita di matematica, probabilità, statistica e algoritmi; Almeno 6/12 mesi di esperienza in deployment di Generative AI e gestione dell’architettura sottostante; Conoscenza di Vector Database è molto apprezzata; Comprensione di strutture dati, modellazione dati e architettura software; Padronanza di almeno due linguaggi di programmazione mainstream (Python, Scala, Java, C++); Esperienza nella creazione di infrastrutture per utenti tecnici come Data Scientist, praticanti di ML o consumatori/produttori di dati; Conoscenza approfondita di Spark, Databricks è un plus; Esperienza nello sviluppo/deploy di soluzioni ML su piattaforme cloud pubbliche e multi-cloud, conoscenza di Snowflake è un plus; Conoscenza approfondita di framework di machine learning come Keras o PyTorch; Capacità di progettare e implementare pipeline di machine learning in ambiente di produzione; Esperienza con deployment, CI/CD, containerizzazione e concetti correlati, con focus su MLops/Re-Training/Gestione del Drift; Capacità di formare i membri più giovani del team in concetti di Machine Learning e Deep Learning; Capacità di stabilire e mantenere relazioni solide con membri interni e clienti esterni. Location: Milano, Bari, Bologna, Cosenza, Napoli, Pisa, Roma, Torino Tipo Híbrido/Flessibile J-18808-Ljbffr