Responsabilità del profilo
Ha il compito di supportare il processo di sviluppo di progetti e prodotti innovativi basati sull’utilizzo di metodologie e tecniche data-driven e intelligenza artificiale.
Ha la responsabilità di sviluppare e ottimizzare modelli di machine learning in contesti sperimentali e di produzione, seguendo best-practice, metodologie e strumenti di AI/MLOps.
Lavora per la realizzazione sia di progetti di ricerca & sviluppo che progetti di mercato contribuendo all’aumento dello stock di conoscenza, al contributo originale e ai deliverable previsti nei work package di progetto.
Utilizza un approccio sistematico e scientifico per individuare e proporre soluzioni innovative, replicabili e trasferibili.
Descrizione del Profilo
Ricerca, implementa e addestra i migliori algoritmi/modelli deep/machine learning, collezionando, trasformando e preparando dataset appropriati
Contribuisce alla realizzazione di prototipi e relativa industrializzazione di applicazioni AI, in base ai requisiti funzionali e non funzionali
Partecipa alla realizzazione di progetti innovativi AI su diversi Clienti
Contribuisce a progetti di Ricerca Industriale nazionali ed europei e alla realizzazione di prototipi software
Resta sempre aggiornato sulle novità del mondo dell’Artificial Intelligence
Requisiti di conoscenza, competenze ed abilità
Conoscenza di modelli e tecniche di apprendimento supervisionato (Classificazione, Regressione, ecc.), non supervisionato (Clustering, Pattern Search, ecc.) e reinforcement learning
Conoscenza di modelli e tecniche di Artificial Neural Networks (ANN) e Deep Learning
Conoscenza dei modelli di Recommendation e Natural Language Processing applicati al Data Mining e Text Mining
Conoscenza di modelli e tecniche di generative AI, in particolar modo dei Large Language Model e delle principali tecniche di addestramento (RAG, prompt engineering, fine tuning, RLHF, ecc.)
Conoscenza di tecniche e strumenti di Ensemble learning e di Resampling methods
Conoscenza ed esperienza con linguaggi, strumenti, librerie e modelli di machine learning e artificial intelligence (SciKit Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, MLFlow, KubeFlow, LLAMA2, Mistral, GPT, ecc.)
Conoscenza delle architetture e tecnologie big data, data lake e data platform
Capacità di lavorare in modo collaborativo in un ambiente di squadra
Ottime capacità di comunicazione e conoscenza dell'inglese
Requisiti di studio
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.)
Completano il profilo
Ottime capacità di Team Leading
Capacità di lavorare in team e di relazione
Capacità di apprendimento in tempi brevi
Spirito di iniziativa e propensione al problem solving
Sede di lavoro: Napoli (Smart Working)
Perché Eustema
Crediamo nelle nostre persone e investiamo nella loro passione, nella loro leadership e nel loro talento. La nostra People Strategy si basa su politiche di inclusione e gender equality, valorizzando ogni forma di individualità per favorire l’espressione del potenziale e arricchire le competenze di tutti.
Work-life balance
Sponsorizziamo la flessibilità lavorativa grazie al nostro accordo di smart working, che favorisce un’adeguata work life integration
Improve yourself
Avrai la possibilità di metterti alla prova in contesti progettuali eterogenei, dove vedrai valorizzato il tuo spirito di iniziativa, la tua passione, l’autonomia e la capacità di assumerti responsabilità e metterti in gioco. Avrai accesso ad opportunità di carriera costruite su misura, basate su un criterio meritocratico e una formazione continua.
La ricerca si rivolge a candidature di entrambi i sessi ai sensi della L. 903/77