In 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.All'interno del team Digital Transformation & Information Technology, sarai il punto di riferimento per l'evoluzione dei nostri modelli analitici e delle architetture dati.Di cosa ti occuperai?
Progettare e implementare soluzioni di Machine Learning (Classico, Deep Learning e Generative AI) per ottimizzare i touchpoint con i clientiContribuire alla definizione dell'architettura di riferimento per il ciclo di vita dei modelli (MLOps), garantendo scalabilità e performanceCollaborare con i business stakeholder per tradurre i requisiti in soluzioni tecniche che ottimizzino costi e risultatiSupportare la transizione verso un'architettura dati moderna, integrando logiche di Data Engineering con lo sviluppo di modelli
Cosa cerchiamo?
Hai maturato esperienza in ambito Data Science e/o Machine Learning Engineering. Ti senti a tuo agio tra codice, algoritmi e architetture cloudLaurea in ingegneria informatica e/o informaticaPadronanza di Python: il linguaggio principale per lo sviluppo dei nostri modelliMachine Learning Classico e Deep Learning: solida conoscenza di algoritmi di regressione, classificazione, clustering e serie storicheData Engineering Fundamentals: ottima conoscenza di basi dati SQL e NoSQL e capacità di manipolare dataset complessi in modo distribuito utilizzando SparkGenerative 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 LlamaIndexMetodologia: esperienza in contesti Agile e capacità di gestire progetti end-to-end
Ulteriori competenze (Ma non lasciarti bloccare se ti manca qualcosa!)
Databricks & Spark: Esperienza nell'utilizzo della piattaforma per lo sviluppo e l'orchestrazioneCloud (Azure): Conoscenza dei servizi Cloud (preferibilmente Microsoft Azure) per il deploy e la gestione delle risorseModel Deployment & MLOps: Esperienza nel portare i modelli in produzione (MLflow, API, containerizzazione con Docker/Kubernetes/Azure ML, monitoraggio)
Benefici
Modalità ibrida di lavoro con due giorni di smartworking a settimanaWelfare aziendale e percorsi di Wellbeing e ParentingPercorsi di formazione sia tecnico specialistici che managerialiSconti del 20% su tutti i nostri brandAccesso a vantaggi riservati ai dipendenti del gruppo (viaggi, elettronica, ecc.)Flessibilità in entrataConsulenza medica a distanza e 8 ore di permesso integrativo dedicate a visite medicheAssicurazione sanitaria prevista dal nostro contratto
Ti garantiamo inoltre un percorso di selezione equo ed inclusivo, per offrire pari opportunità di accesso al lavoro.#J-18808-Ljbffr