Havant è l'evoluzione di SB Italia, storico gruppo italiano della Digital Innovation, per esprimere una visione sempre più internazionale e sostenere un percorso di crescita in linea con l'evoluzione del mercato e della trasformazione digitale.
Oggi Havant opera in sei Paesi europei – Belgio, Francia, Germania, Irlanda, Italia e Paesi Bassi – e può contare su un team di oltre 400 professionisti con competenze specialistiche nella digitalizzazione dei processi, nella gestione e valorizzazione delle informazioni, nell' Intelligenza Artificiale, nella data governance, nella sicurezza e nella compliance normativa .
Il Gruppo offre una piattaforma integrata di soluzioni end-to-end che copre l'intero ciclo di vita dei dati e dei processi aziendali: dall'Enterprise Content Management al BPM e Workflow Management, dalla firma elettronica, identità digitale e conservazione a norma all'AI applicata a dati, documenti e processi, fino a ERP, governo dei dati, analytics, cybersecurity e IT system management.
Un approccio che consente di supportare aziende e pubbliche amministrazioni in progetti complessi di innovazione, garantendo scalabilità, sicurezza, conformità regolatoria e valore misurabile nel tempo .
Attività:
La risorsa contribuirà attivamente alle seguenti attività:
* Progettazione, sviluppo e ottimizzazione di modelli di Machine Learning per la risoluzione di problemi complessi e l'automazione di processi decisionali
* Sviluppo, addestramento, validazione e testing di modelli ML e Deep Learning in autonomia
* Ottimizzazione delle performance dei modelli tramite tecniche di tuning, validazione incrociata e monitoraggio continuo
* Implementazione di pipeline ML end-to-end, dal preprocessing dei dati fino all'inferenza in produzione
* Integrazione dei modelli AI all'interno di applicazioni enterprise e microservizi
* Sviluppo di API ad alte prestazioni tramite FastAPI
* Modellazione e validazione dei dati tramite Pydantic
* Progettazione e gestione di architetture cloud su Microsoft Azure
* Collaborazione con team di Data Engineering per la gestione dei flussi dati e delle pipeline di training/inference
* Collaborazione con team di sviluppo software per garantire scalabilità, affidabilità ed efficienza delle soluzioni
* Gestione della technical delivery di progetti AI complessi, garantendo qualità del codice, rispetto delle tempistiche e standard architetturali
* Supporto tecnico e mentoring verso figure junior e mid-level
* Aggiornamento continuo sulle tecnologie AI/ML, framework e best practice di sviluppo cloud-native
Required Skills:
* Almeno 5 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineer
* Ottima conoscenza di Python e dei principali framework ML/DL
* Esperienza nello sviluppo di API REST tramite FastAPI
* Conoscenza approfondita di Pydantic per data modeling e validation
* Esperienza nell'utilizzo di Microsoft Azure e dei principali servizi cloud correlati ad AI/ML
* Esperienza nella progettazione di pipeline ML end-to-end
* Capacità di integrazione dei modelli in sistemi di produzione scalabili
* Conoscenza delle principali tecniche di training, validation, tuning e monitoraggio dei modelli
* Esperienza con strumenti di versionamento codice, CI/CD e containerizzazione
* Ottime capacità di problem solving e autonomia tecnica
* Esperienza nella gestione della technical delivery e coordinamento tecnico progettuale
Saranno inoltre valutate positivamente:
* Conoscenza di Docker e Kubernetes
* Esperienza con MLOps e strumenti di model monitoring
* Familiarità con framework NLP e soluzioni Generative AI
* Esperienza con orchestrazione pipeline (Airflow, MLFlow, Azure ML, ecc.)
* Conoscenza di pratiche DevOps e Infrastructure as Code
* Esperienza in ambienti Agile/Scrum
* Buone capacità comunicative e di collaborazione cross-team
Luogo di lavoro: Garbagnate Milanese (MI), possibilità di smart working (40%)
Il presente annuncio è rivolto a candidati ambosessi (L.903/77 – D. Lgs. n. 198/2006). I dati personali raccolti verranno trattati nel rispetto del Regolamento Ue 2016/679 (GDPR), ai soli fini della selezione del personale.