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Machine learning engineer - fully remote

Latina
EUforLEGAL
Pubblicato il 13 settembre
Descrizione

EUforLEGAL Srl, è una PMI innovativa nata per offrire soluzioni applicative, servizi e prodotti per il mercato Legaltech, un mercato in grande crescita a livello globale, per l'informatizzazione e automazione delle aree legali di grandi organizzazioni pubbliche e private e di prestigiose law firm .
Abbiamo una pluriennale esperienza d'ambito maturata presso prestigiosi clienti sui processi e tecnologie di Knowledge Management (KM) ed Enterprise Legal Management (ELM) nei sistemi informativi legali.
Le nostre applicazioni di Legal AI generano conoscenza grazie all'utilizzo di modelli di Statistical / Machine Learning, Deep Learning, con l'obiettivo di aumentare la produttività, supportare le decisioni strategiche, offrire un valore aggiunto ai processi aziendali interni e semplificare le attività di gestione delle pratiche legali.

Per il rafforzamento del team AI, siamo alla ricerca di un Machine learning Engineer che sia parte attiva delle iniziative legate all' intelligenza artificiale all'interno dell'azienda. La risorsa inserita supporterà l’azienda nelle strategie di crescita attraverso l’utilizzo delle moderne tecnologie e Modelli IA per il mercato Legaltech e Regtech .

La risorsa selezionata deve aver maturato circa 3-4 anni di esperienza e avrà il compito di guidare e supportare il processo di sviluppo di progetti e prodotti innovativi basati sull’utilizzo di metodologie e tecniche data-driven, knowledge intensive e intelligenza artificiale.
Avrà la responsabilità di preparare e ottimizzare i data set e relativi modelli di analisi in contesti di produzione, seguendo best-practice, metodologie e strumenti di Data mining e AI/MLOps.
Conoscenza delle metodologie di data-mining quali: Conoscenza delle architetture e tecnologie big data, data lake e data platform
Conoscenza di modelli e tecniche di apprendimento supervisionato (Classificazione, Regressione, ecc.), Conoscenza di tecniche e strumenti di Ensemble learning e di Resampling methods
Conoscenza di modelli e tecniche di Artificial Neural Networks (ANN) e Deep Learning
Conoscenza ed esperienza con linguaggi, strumenti, librerie e modelli di machine learning e artificial intelligence (ad esempio: Supportare il processo di applicazione della data analysis nei progetti di trasformazione digitale presso i Clienti
Ottime capacità di comunicazione e conoscenza dell'inglese

Laurea Magistrale in ambito scientifico (Data Science, Statistica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Informatica, ecc.)
Costituiscono titolo preferenziale: formazione integrativa, partecipazione a master, PhD, percorsi di studi con certificazione su piattaforme MOOC (es. coursera, udemy, ecc.)

Roma (ibrido)

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