Intesa Sanpaolo è un gruppo bancario internazionale, leader in Italia e fra i primi 5 gruppi dell'area euro con oltre 20 milioni di clienti in Italia e all'estero.
Estremamente innovativo è anche motore di crescita sostenibile e inclusiva, con impatto concreto sulla società e con un forte impegno per l'ambiente.
Scopo e Attività Nell'ambito del perimetro della Direzione Data Artificial Intelligence Office struttura all'interno dell'area di Governo Chief Data, A.I, Innovation and Technology officer, siamo alla ricerca di un Machine Learning Engineer che collaborerà con i gruppi di progetto in ambito Machine Learning e Artificial Intelligence, con focus su AI Generativa e non, per lo sviluppo e l'ingegnerizzazione di modelli e librerie di servizi trasversali e la loro integrazione all'interno di soluzioni software, garantendone robustezza e scalabilità.
Le tue attività includeranno: partecipazione a diverse fasi dei progetti di Machine Learning, in particolare: setup per definire le necessità architetturali e di strumenti; creazione di prototipi software per la gestione di pipeline di dati e modelli; ingegnerizzazione del codice in forma di pipeline che soddisfino i requisiti funzionali; presidio dello sviluppo delle soluzioni software di AI secondo le metodologie di MLOps e LLMOps; ottimizzazione del codice con particolare attenzione a: Scalabilità; Robustezza; Modularità; secondo gli standard degli ambienti di produzione.
Esperienza Richiesta 3-5 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineer.
Qualifiche Richieste, Skills e Competenze Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o Matematica, Data Science, Statistica, Matematica, Fisica o relativi ambiti quantitativi.
Esperienze di sviluppo in Python, PySpark, Java.
Esperienze con il versionamento del codice software (ad es.
Git).
Competenze di data manipulation in python e pyspark e in generale in ambienti big data.
Esperienze nell'implementazione di pipeline AI/ML (feature engineering, modeling, performance evaluation, ecc.)
in python.
Esperienza di sviluppo con librerie di ML (es.
scikit-learn, torch ed altri progetti).
Esperienze in DB SQL e NoSQL (MongoDB, Neo4J).
Esperienze con Kubernetes (RH Openshift).
Competenze di servizi e infrastrutture cloud (Google e Microsoft preferenziali).
Esperienze in ambito prompt engineering, RAG e architetture di generative AI.
Conoscenza della lingua italiana e inglese (sia parlato che scritto).
Rappresentano un plus: Esperienze in software testing.
Conoscenze di analisi statistica e advanced analytics.
Conoscenza di enterprise architecture basate su framework Java.
Entra a far parte di una realtà internazionale e innovativa.
Il futuro non si aspetta, si sceglie!
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