PpIn OVS SpA non cerchiamo solo "esecutori", ma professionisti con la voglia di trasformare il business attraverso l'intelligenza artificiale. La tecnologia è il motore della nostra strategia e il tuo ruolo sarà fondamentale per integrare l'esperienza fisica dei nostri store con quella digitale, creando un impatto tangibile sul futuro del retail. /p h3Di cosa ti occuperai? /h3 ul liProgettare e implementare soluzioni di Machine Learning (Classico, Deep Learning e Generative AI) per ottimizzare i touchpoint con i clienti /li liContribuire alla definizione dell'architettura di riferimento per il ciclo di vita dei modelli (MLOps), garantendo scalabilità e performance /li liCollaborare con i business stakeholder per tradurre i requisiti in soluzioni tecniche che ottimizzino costi e risultati /li liSupportare la transizione verso un'architettura dati moderna, integrando logiche di Data Engineering con lo sviluppo di modelli /li /ul h3Cosa cerchiamo in te? /h3 ul liHai maturato esperienza in ambito Data Science e/o Machine Learning Engineering. Ti senti a tuo agio tra codice, algoritmi e architetture cloud. /li /ul pLe tue competenze chiave: /p ul liPadronanza di Python: il linguaggio principale per lo sviluppo dei nostri modelli /li liMachine Learning Classico e Deep Learning: solida conoscenza di algoritmi di regressione, classificazione, clustering e serie storiche /li liData Engineering Fundamentals: ottima conoscenza di basi dati SQL e NoSQL e capacità di manipolare dataset complessi in modo distribuito utilizzando Spark /li liGenerative AI RAG: solida esperienza nell'implementazione di architetture RAG avanzate, con focus sull'integrazione di Vector Databases (es. Milvus) e strumenti di orchestrazione come LangChain o LlamaIndex /li liMetodologia: esperienza in contesti Agile e capacità di gestire progetti end-to-end /li /ul h3Costituiscono un plus /h3 ul liDatabricks Spark: Esperienza nell'utilizzo della piattaforma per lo sviluppo e l'orchestrazione /li liCloud (Azure): Conoscenza dei servizi Cloud (preferibilmente Microsoft Azure) per il deploy e la gestione delle risorse /li liModel Deployment MLOps: Esperienza nel portare i modelli in produzione (MLflow, API, containerizzazione con Docker/Kubernetes/Azure ML, monitoraggio) /li /ul h3Benessere e Benefici /h3 ul liModalità ibrida di lavoro con due giorni di smartworking a settimana /li liWelfare aziendale e percorsi di Wellbeing e Parenting /li liPercorsi di formazione sia tecnico specialistici che manageriali /li liTicket restaurant /li liSconti del 20% su tutti i nostri brand /li liAccesso a vantaggi riservati ai dipendenti del gruppo (viaggi, elettronica…) /li liFlessibilità in entrata /li liConsulenza medica a distanza e 8 ore di permesso integrativo dedicato a visite mediche /li liAssicurazione sanitaria prevista dal nostro CCNL, una volta ottenuto un contratto a tempo indeterminato /li /ul pTi garantiamo inoltre un percorso di selezione equo ed inclusivo, per offrire pari opportunità di accesso al lavoro. /p /p #J-18808-Ljbffr