Descrizione dell'offerta
Siamo alla ricerca di un Machine Learning Engineer intraprendente per ampliare il nostro team di Intelligenza Artificiale della Divisione Innovation.
Lavorando a stretto contatto con il Senior AI Manager, il candidato ideale è una persona con solide basi di programmazione, pronta a progettare, sviluppare e testare soluzioni AI applicate a progetti di ricerca e innovazione nel settore industriale e manifatturiero (Industry 5.0) relativamente a:
• Dati visivi (Computer Vision)
• Dati testuali e audio (Natural Language Processing - NLP)
• Supportare la creazione e l’addestramento di modelli di Machine Learning e Deep Learning per casi d’uso reali, come il controllo qualità visivo o l’interazione vocale uomo-macchina.
• Aiutare nella raccolta, pulizia e preparazione dei dataset necessari per allenare gli algoritmi (data pipeline, data augmentation).
• Collaborare con il team di sviluppo software per integrare i modelli AI all’interno di piattaforme o architetture più ampie, partecipando alle fasi di test in laboratorio e sul campo.
• Esplorare nuovi modelli e librerie per valutare come possano risolvere le sfide tecniche dei progetti in corso.
Requisiti tecnici
• Laurea (Triennale o Magistrale) in discipline tecnico-scientifiche (Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Data Science o ambiti affini).
• Ottima padronanza di Python e del linguaggio SQL, oltre alle principali librerie per la manipolazione dei dati (Pandas, NumPy).
• Esperienza pratica (anche accademica) nello sviluppo di applicazioni basate su Large Language Models (LLM) e nell’utilizzo di framework di orchestrazione come LangChain, LangGraph, CrewAI o LlamaIndex.
• Conoscenza delle architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) e dei fondamenti di Prompt Engineering.
• Conoscenza di base di almeno un framework di Deep Learning (preferibilmente PyTorch o TensorFlow) e algoritmi di Computer Vision.
• Familiarità con i Vector Database (es. ChromaDB, Pinecone) e con l’uso di API per modelli generativi (OpenAI, ecc.) Conoscenza di base delle principali piattaforme e architetture Cloud (es. AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure).
• Ottima conoscenza della lingua italiana e inglese, sia parlata che scritta.
• Ottime doti comunicative e predisposizione al lavoro di squadra per collaborare con figure tecniche diverse (sviluppatori backend, ingegneri di processo, project manager).
• Curiosità e forte propensione all’aggiornamento continuo in un settore in rapida evoluzione come quello dell’Intelligenza Artificiale.
Lavorando a stretto contatto con il Senior AI Manager, il candidato ideale è una persona con solide basi di programmazione, pronta a progettare, sviluppare e testare soluzioni AI applicate a progetti di ricerca e innovazione nel settore industriale e manifatturiero (Industry 5.0) relativamente a:
• Dati visivi (Computer Vision)
• Dati testuali e audio (Natural Language Processing - NLP)
• Supportare la creazione e l’addestramento di modelli di Machine Learning e Deep Learning per casi d’uso reali, come il controllo qualità visivo o l’interazione vocale uomo-macchina.
• Aiutare nella raccolta, pulizia e preparazione dei dataset necessari per allenare gli algoritmi (data pipeline, data augmentation).
• Collaborare con il team di sviluppo software per integrare i modelli AI all’interno di piattaforme o architetture più ampie, partecipando alle fasi di test in laboratorio e sul campo.
• Esplorare nuovi modelli e librerie per valutare come possano risolvere le sfide tecniche dei progetti in corso.
Requisiti tecnici
• Laurea (Triennale o Magistrale) in discipline tecnico-scientifiche (Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Data Science o ambiti affini).
• Ottima padronanza di Python e del linguaggio SQL, oltre alle principali librerie per la manipolazione dei dati (Pandas, NumPy).
• Esperienza pratica (anche accademica) nello sviluppo di applicazioni basate su Large Language Models (LLM) e nell’utilizzo di framework di orchestrazione come LangChain, LangGraph, CrewAI o LlamaIndex.
• Conoscenza delle architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) e dei fondamenti di Prompt Engineering.
• Conoscenza di base di almeno un framework di Deep Learning (preferibilmente PyTorch o TensorFlow) e algoritmi di Computer Vision.
• Familiarità con i Vector Database (es. ChromaDB, Pinecone) e con l’uso di API per modelli generativi (OpenAI, ecc.) Conoscenza di base delle principali piattaforme e architetture Cloud (es. AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure).
• Ottima conoscenza della lingua italiana e inglese, sia parlata che scritta.
• Ottime doti comunicative e predisposizione al lavoro di squadra per collaborare con figure tecniche diverse (sviluppatori backend, ingegneri di processo, project manager).
• Curiosità e forte propensione all’aggiornamento continuo in un settore in rapida evoluzione come quello dell’Intelligenza Artificiale.