Titolo della posizione: Ingegnere di Machine Learning
Livello di esperienza: Da intermedio a senior
Sede di lavoro: In sede / Ibrida
Tipo di contratto: Tempo pieno
Noi di MyTower cerchiamo un ingegnere di machine learning per progettare, sviluppare e implementare modelli di machine learning e sistemi basati sui dati, in relazione alle nostre soluzioni per la gestione della catena di fornitura (TMS, GTM, SCM).
Ti occuperai dell’intero ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati e dalla sperimentazione fino all’implementazione e al monitoraggio dei modelli in produzione.
Il candidato ideale possiede una solida esperienza pratica nelle moderne tecniche di machine learning, nei framework di deep learning e nelle infrastrutture ML scalabili. Il lavoro svolto all’interno del MyTower AI Competence Center verrà successivamente integrato nei moduli software esistenti e futuri della MyTower Solution Suite.
Il profilo ricercato combina una profonda competenza tecnica nel machine learning con una visione strategica dell’utilizzo dell’IA per migliorare l’esperienza utente, l’automazione, il processo decisionale e le prestazioni operative.
Strategia di IA e innovazione
• Collaborare con i team di prodotto per identificare le aree in cui l’IA può creare valore nelle soluzioni software di MyTower.
• Valutare la fattibilità, la disponibilità dei dati e gli approcci tecnici per nuove funzionalità basate sull’IA.
• Sviluppare prototipi o proof of concept per convalidare i potenziali casi d’uso.
• Fornire consulenza su tecnologie di IA, strumenti, tendenze e scelte architetturali.
• Contribuire alla roadmap a lungo termine dell’IA e alla visione del prodotto.
Sviluppo e selezione dei modelli
• Progettare, addestrare e valutare modelli di machine learning e deep learning.
• Implementare pipeline di feature engineering e pre-elaborazione dei dati.
• Condurre esperimenti, confrontare le prestazioni dei modelli e ottimizzare gli iperparametri.
• Costruire pipeline di addestramento riproducibili e garantire la gestione delle versioni dei modelli.
Collaborazione e leadership tecnica
• Lavorare in stretta collaborazione con i data engineer, i product manager e gli esperti di settore.
• Fornire raccomandazioni sulle best practice di ML, sulla sperimentazione e sull’architettura.
• Documentare il codice, il comportamento dei modelli e l’architettura dei sistemi.
• Contribuire alle decisioni tecniche e all’innovazione.
• Collaborare con i team della software factory MyTower e con il team DevOps per preparare l’integrazione e l’implementazione dei modelli di IA nei moduli software esistenti e futuri.
• Almeno 3 anni di esperienza come ML Engineer, NLP Engineer o Data Scientist con una forte componente ingegneristica.
• Ottima padronanza di Python.
• Prima esperienza nella progettazione e nell’implementazione di agenti di IA utilizzando framework agentistici (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen…).
• Esperienza con framework ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Esperienza con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) o l’IA generativa.
• Conoscenza degli strumenti di distribuzione dei modelli (FastAPI, TorchServe, MLflow, ecc.).
• Conoscenza delle piattaforme cloud (Scaleway, AWS, Azure o GCP).
• Esperienza nella distribuzione di modelli di ML in produzione.
• Buona comprensione delle strutture dei dati, degli algoritmi e dei principi di ingegneria del software.
• Dimestichezza con Linux, Docker e i sistemi di gestione delle versioni.
• Ottima padronanza del francese e dell’inglese (livello minimo: B2).
• Partecipare alla distribuzione dei modelli in produzione (API, microservizi, processi batch).
• Integrare i modelli nelle infrastrutture cloud e nei flussi di lavoro CI/CD.
• Monitorare le prestazioni dei modelli, la deriva (drift) e la loro affidabilità nel tempo.
• Gestire pipeline di inferenza scalabili.
• Conoscenza dei concetti relativi alla gestione della catena di approvvigionamento: Transportation Management (TMS), Global Trade Management (GTM), trasporto merci, dogane o flussi commerciali internazionali. Una comprensione del settore costituisce un vero e proprio vantaggio.
• Conoscenza dei framework frontend e backend (in particolare Spring Boot, Angular).
• Conoscenza dei concetti e degli strumenti GenOps.
• Esperienza nel testing, nel monitoraggio dei modelli e nell’analisi dei dati.
Esperti nella digitalizzazione dei settori dei trasporti, delle dogane e del commercio estero.
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