AI Engineer - Milano

Stiamo cercando un AI Engineer per un cliente paneuropeo, in grado di sviluppare e distribuire soluzioni di machine learning in produzione. È richiesta la conoscenza sia dell’inglese che dell’italiano. La persona lavorerà all’interno di un team AI centrale e collaborerà con diversi dipartimenti per sviluppare funzionalità basate sull’AI, automatizzare processi e creare valore per il business. Il ruolo è tecnico e operativo, ma richiede anche interazione con gli stakeholder per tradurre le esigenze aziendali in soluzioni AI.

Sviluppo AI / Machine Learning
Progettare e sviluppare modelli di machine learning e AI
Addestrare, testare e migliorare i modelli nel tempo
Garantire che i modelli siano accurati, scalabili e pronti per la produzione

Produzione & MLOps
Distribuire i modelli in ambienti di produzione
Monitorare le prestazioni e l’affidabilità dei modelli
Seguire le pratiche MLOps (versioning, monitoraggio, scalabilità)

Lavoro sui Dati
Lavorare con grandi dataset
Eseguire feature engineering
Costruire pipeline di dati / processi ETL

Collaborazione
Collaborare con gli stakeholder aziendali per identificare opportunità di AI
Tradurre i requisiti di business in soluzioni tecniche

Miglioramento Continuo
Monitorare i modelli dopo il deployment
Migliorare gli algoritmi nel tempo
Garantire la conformità alle normative e alla privacy dei dati

Programmazione
Esperienza solida in almeno UNO dei seguenti linguaggi:

• Python (probabilmente principale)
• Java
• C#
• C++
• R
• JavaScript

AI / Machine Learning

Conoscenza di:

• Algoritmi di ML
• Deep learning
• Modellazione statistica
• Valutazione dei modelli

Librerie tipicamente richieste (non esplicitamente elencate ma implicite):

• TensorFlow
• PyTorch
• Scikit-learn
• Pandas / NumPy

Cloud & Data Platform

Esperienza con:

• Ecosistema AI di Microsoft Azure
• Azure Machine Learning
• Cognitive Services
• Bot Service

Data Platform

• Databricks
• Azure Data Factory
• Synapse Analytics

Infrastruttura / Deployment

• Tecnologie di container (probabilmente Docker / Kubernetes)
• Deployment dei modelli
• Monitoraggio dei modelli ML

Data Engineering

• Costruzione di pipeline ETL
• Gestione di dati strutturati e non strutturati

Analisi dei Dati

• Data visualization
• Ricerca testuale / text mining

Esperienza di Settore (Preferibile)

Esperienza in:

• Servizi finanziari
• Settori regolamentati

Questo implica familiarità con:

• Data governance
• Conformità normativa
• Framework per la privacy dei dati

Modello di lavoro ibrido
Bonus
Ottimi benefit
Crescita professionale