Machine Learning Engineer – Health-Tech & AI Platform

Responsabilità

• Progettare, implementare e migliorare soluzioni di machine learning integrate nelle nostre piattaforme.
• Identificare e implementare approcci algoritmici più efficaci per task di classificazione, clustering e raccomandazione.
• Progettare e sviluppare pipeline per l’acquisizione automatica di dati da fonti eterogenee, incluse sorgenti web non strutturate.
• Gestire l’intero ciclo di vita dei modelli ML: raccolta e preprocessing dei dati, feature engineering, training, validazione, ottimizzazione e monitoraggio continuo delle performance.
• Collaborare con le piattaforme data‑driven, adattando i modelli a nuovi contesti clinici e organizzativi.
• Mantenersi aggiornato/a sulle ultime tecniche di ML, NLP e data science e introdurre nuovi approcci nei cicli di sviluppo.
• Lavorare in team multidisciplinari con clinici, designer UX e project manager.

Requisiti base

• Solida preparazione in Machine Learning e Data Science, con percorso universitario, tesi o progetti documentabili.
• Buona padronanza di Python per sviluppo algoritmico e analisi dati.
• Esperienza pratica con framework ML: scikit-learn, PyTorch e/o TensorFlow.
• Conoscenza delle tecniche di preprocessing, feature engineering e validazione dei modelli.
• Familiarità con dataset strutturati e non strutturati.
• Conoscenza di base di database relazionali (PostgreSQL, MySQL).
• Utilizzo di strumenti di versioning (Git).
• Competenze di analisi statistica e data visualisation (Pandas, NumPy, Matplotlib).

Requisiti aggiuntivi (apprezzati)

• Conoscenza di modelli di Intelligenza Artificiale Generativa, ad esempio Large Language Models.
• Esperienza con tecniche di web scraping (BeautifulSoup, Scrapy) e text mining.
• Familiarità con database NoSQL (es. MongoDB).
• Esperienza nella costruzione e gestione di pipeline dati.
• Conoscenza di metodologie Agile e sviluppo collaborativo.
• Esperienza nello sviluppo di sistemi di raccomandazione.

Requisiti preferenziali

• Buona conoscenza della lingua inglese scritta e parlata – indispensabile per la consultazione e scrittura di documentazione di progetto e per partecipazione a progetti europei e consorzi internazionali.
• Portfolio di progetti documentabile (GitHub, pubblicazioni, contributi open‑source).
• Familiarità con ambienti cloud o strumenti per il deployment di modelli (MLflow, Docker, HuggingFace, ecc.).
• Interesse genuino per applicazioni reali e interdisciplinari del ML, in particolare in ambito sanitario e di salute digitale.

Benefici

• Lavorare su sistemi AI concretamente operativi – in contesti di ricerca clinica o industriale.
• Partecipare a progetti R&D finanziati a livello nazionale e europeo.
• Entrare in un team compatto nel quale il tuo contributo ha impatto diretto e misurabile.
• Avere accesso a un ambiente stimolante alla frontiera dell’AI in sanità, NLP e digital twin.
• Potere crescere verso ruoli attivi in progetti di ricerca europei e contribuire a output scientifici.

Sede: Cagliari

Modalità di lavoro: In sede o ibrido, da concordare

Contratto: Full-time

RAL: 26.000,00 € - 28.000,00 €

Inquadramento: L'inquadramento sarà definito secondo il CCNL Metalmeccanico tra livello C2 o C3, in funzione delle competenze, dell'esperienza e del percorso formativo del candidato.

Nextage srl garantisce pari opportunità di impiego e accoglie candidature da persone di ogni provenienza e background.