Heliont
Si candidi tempestivamente! È previsto un elevato volume di candidati per il ruolo descritto di seguito, non aspetti a inviare il suo CV.
è il brand di consulenza tecnologica del Gruppo Relizont. Lavoriamo con un approccio sincero e orientato alle persone: per noi la tecnologia ha valore solo se crea impatto reale nei sistemi e nei servizi dei nostri clienti.
Il nostro modo di lavorare si basa su tre principi semplici — Strive for. Learn. Improve. — che guidano sia i progetti sia la crescita delle persone nel team.
Non cerchiamo solo tecnici, ma professionisti/e che abbiano voglia di costruire con noi: eccellenza, relazione con il Cliente e il futuro dell’azienda.
In Heliont troverai un contesto dove la qualità tecnica conta davvero e dove sarai affiancato da un/a Manager dedicato, con cui far evolvere il tuo percorso nel tempo.
Stiamo selezionando una figura di
ML Engineer
per un progetto strategico di trasformazione digitale presso uno dei principali operatori europei nel settore delle infrastrutture energetiche.
L'iniziativa si inserisce all'interno di un programma di innovazione volto a valorizzare i dati provenienti da impianti industriali, sensori IoT, sistemi SCADA e dispositivi edge, trasformandoli in soluzioni avanzate di analisi predittiva e automazione intelligente.
Le attività avranno un focus particolare sulla progettazione e industrializzazione di pipeline Machine Learning scalabili, garantendo il corretto ciclo di vita dei modelli, dal training al monitoraggio in produzione.
Come ML Engineer ti occuperai di progettare, implementare e mantenere infrastrutture e processi necessari per portare modelli di Machine Learning dalla fase di sviluppo alla produzione, assicurandone affidabilità, scalabilità e qualità nel tempo.
Collaborerai con Data Scientist, Data Engineer e team applicativi per costruire pipeline automatizzate di training, deployment e monitoraggio dei modelli utilizzati in contesti industriali ad alta criticità.
Ecco i principali task che andrai a svolgere:
Progettare e sviluppare pipeline MLOps per training, validazione e deployment dei modelli di Machine Learning.
Gestire il versionamento degli esperimenti, dei modelli e degli artefatti tramite piattaforme dedicate.
Implementare processi CI/CD per l'automazione del rilascio dei modelli in ambienti di produzione.
Monitorare performance, qualità e affidabilità dei modelli attraverso metriche dedicate e sistemi di alerting.
Implementare strategie di model monitoring, drift detection e retraining automatico.
Collaborare con i team di Data Science per ottimizzare il passaggio dalla sperimentazione alla produzione.
Garantire elevati standard di qualità e governance del dato lungo l'intero ciclo di vita del modello.
Supportare l'evoluzione dell'ecosistema AI aziendale in ambienti cloud e containerizzati.
Esperienza di almeno 3 anni in ruoli ML Engineer, MLOps Engineer o Data Engineer con forte esposizione a progetti di Machine Learning industrializzati.
Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie utilizzate nello sviluppo di pipeline ML.
Esperienza nell'utilizzo di strumenti di MLOps quali MLflow e Kubeflow.
Competenze nella containerizzazione tramite Docker e nell'orchestrazione con Kubernetes.
Esperienza nella progettazione di workflow automatizzati per training, deployment e monitoraggio dei modelli.
Conoscenza di strumenti di Data Quality e Data Validation, preferibilmente Great Expectations.
Buona conoscenza delle architetture cloud-native e delle pratiche DevOps applicate al Machine Learning.
Inglese fluente, indispensabile per collaborare con team internazionali e documentazione tecnica.
Ottime doti comunicative, capacità di negoziazione e forte orientamento al raggiungimento degli obiettivi.
Attitudine al lavoro in team, senso di responsabilità e approccio proattivo alla risoluzione dei problemi.
Contratto: Assunzione a Tempo Indeterminato (CCNL Commercio).
Retribuzione (RAL): 40.000 €, commisurata all'effettiva seniority.
Benefit: Buoni pasto da 8,00 € per ogni giorno lavorato.
Rimborsi: Indennità di trasferta / rimborso chilometrico per i giorni di presenza in sede.
Location & Flessibilità: Sede di lavoro Milano. xuwxies È richiesta la presenza on-site di 3 giorni a settimana, con il resto delle attività in Lavoro da remoto.
PARI OPPORTUNITA'
Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03.
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