Per Azienda Italiana leader europea nella progettazione, realizzazione di sistemi ad alta tecnologia e nella produzione di soluzioni elettroniche, diagnostiche e di automazione per i settori ferroviario, industriale, civile e della difesa, siamo alla ricerca di un* Software Engineer con esperienza in Machine Learning, da inserire nel team dedicato allo sviluppo di soluzioni intelligenti per l’analisi di dati provenienti da sistemi di diagnostica e monitoraggio. La risorsa sarà coinvolta nella progettazione, implementazione e integrazione di modelli di anomaly detection e pattern recognition, contribuendo attivamente all’intero ciclo di vita del modello. Responsabilità Progettare e sviluppare modelli ML per anomaly detection e pattern recognition. Integrare i modelli all’interno di prodotti e progetti aziendali. Gestire il ciclo di vita dei modelli: analisi, sviluppo, testing, deployment e monitoraggio. Redigere documentazione tecnica delle soluzioni sviluppate. Collaborare alle attività di Quality Assurance : verifica e validazione degli algoritmi. Effettuare scouting tecnologico e metodologico in ambito ML e reti neurali. Lavorare con team multidisciplinari su dati provenienti da diversi settori (SHM, ferroviario, energy). Requisiti Laurea Triennale/Magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica o Matematica. 3-5 anni di esperienza in progetti ML, con competenze in analisi, sviluppo, testing e deployment. Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie (Scikit-learn, TensorFlow, Pytorch, NumPy, Pandas, Matlplotlib). Conoscenza dei design pattern per lo sviluppo software. Esperienza con sistemi di versionamento (es. Git ). Capacità di lettura e interpretazione di paper scientifici. Competenze di base nell’uso di DBMS (PostgreSQL, MongoDB). Nice to have Conoscenza del tool MatLab. Esperienza con piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP). Familiarità con Docker per la containerizzazione delle applicazioni ML. Cosa offriamo RAL nel range di 35-39K€. Ambiente orientato alla ricerca e sviluppo. Opportunità di formazione continua e crescita professionale. Progetti sfidanti in ambiti tecnologici avanzati. J-18808-Ljbffr