Sede di lavoro: Trento / Modalità ibrida - da concordare in base alle necessità aziendali
Tipo di contratto: full-time (40h)
Nata dalla fusione tra Thread Solutions e U-Hopper, Afliant è una tech company che unisce creatività, innovazione ed efficacia, sviluppando soluzioni digitali all'avanguardia in vari settori tra cui retail, sanità, manifatturiero, logistica, fintech, sport e marketing digitale. Sulla base della consolidato riconoscimento del mercato nei settori dell'integrazione dati e dello sviluppo applicativo stiamo perseguendo una decisa espansione nel campo dei Big Data, Analytics e Intelligenza Artificiale. Il nostro team comprende developer, designer e data scientist che lavorano con passione e competenza per valorizzare i dati dei nostri clienti, rendendoli integrati, fruibili e significativi grazie all'uso di piattaforme di data integration, tecnologie predittive e soluzioni AI avanzate. Utilizziamo metodologie agili per garantire flessibilità, rapidità ed eccellenza nel delivery dei nostri progetti. Le nostre partnership strategiche con leader di mercato come Databricks e Salesforce ci permettono di offrire soluzioni personalizzate e innovative. Il nostro team, composto da 45 professionisti altamente qualificati, è la nostra risorsa più preziosa. Ci impegniamo a fornire un ambiente di lavoro stimolante e gratificante attraverso un piano di welfare all'avanguardia, certificazione della qualità ISO 9001, formazione continua e obbligatoria, politiche di flessibilità e dispositivi tecnologici di ultima generazione.
Panoramica del Ruolo Come Machine Learning Engineer presso Afliant, giocherai un ruolo chiave nella progettazione, implementazione e manutenzione di soluzioni di machine learning avanzate. Collaborerai con un team multidisciplinare per sviluppare modelli predittivi e algoritmi intelligenti che rispondano alle esigenze dei nostri clienti.
Competenze richieste Linguaggi di Programmazione: Ottima conoscenza di Python con esperienza pratica nello sviluppo di algoritmi di machine learning e deep learning.
MLOps: Conoscenza delle tecniche e degli strumenti di MLOps, inclusa l'automazione del ciclo di vita dei modelli, CI/CD per ML, e gestione dei dati di addestramento.
Framework di Machine Learning: Esperienza con framework come TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, e altre librerie di machine learning.
Database e Big Data: Esperienza nell'uso di database relazionali e non relazionali, Kafka e Dask.
Integrazione e Deployment: Capacità di integrare e distribuire modelli di machine learning in ambienti di produzione, lavorando a stretto contatto con team DevOps e di ingegneria del software.
Linguistica: Ottima padronanza dell'italiano e dell'inglese, sia scritto che parlato.
Sono apprezzate
Cloud Computing: Esperienza con piattaforme cloud come AWS, Google Cloud Platform o Azure, con focus su servizi dedicati al machine learning.
Sperimentazione e Ottimizzazione: Competenza in tecniche di ottimizzazione degli iperparametri, validazione incrociata e altre metodologie di miglioramento delle performance dei modelli.
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Familiarità con tecniche e strumenti di NLP per analisi del testo e modelli di linguaggio.
Progetti Open Source: Partecipazione attiva a progetti open source nel campo del machine learning.
Competenze non tecniche Problem Solving: Abilità nel risolvere problemi complessi, pensiero critico e capacità di prendere decisioni rapide basate su dati disponibili.
Continuous Improvement: Impegno nel restare aggiornato sulle ultime tecnologie, strumenti e best practices in ambito data engineering, AI e ML.
Agile e Scrum: Familiarità con metodologie agili di sviluppo software, capacità di lavorare in sprint, pianificare meeting e collaborare con il team di sviluppo.
Gestione Progetti: Capacità di gestire progetti AI e ML nelle sue diverse fasi, incluso il brainstorming, la progettazione, l'implementazione, la validazione e la manutenzione.
Comunicazione Efficace: Capacità di comunicare chiaramente e efficacemente sia con i membri del team tecnico sia con quelli non tecnici.
Collaborazione di Squadra: Abilità nel lavorare efficacemente all'interno di un team, promuovere un ambiente collaborativo, e supportare lo sviluppo professionale dei colleghi.
Gestione del Tempo e delle Priorità: Competenze nella gestione del proprio tempo e delle priorità di lavoro, incluse la capacità di lavorare su più progetti contemporaneamente.
Equilibrio Vita-Lavoro Orario di lavoro flessibile: Possibilità di lavorare con orari flessibili per meglio conciliare vita privata e professionale;
Smart working: Opzioni di lavoro a distanza con modalità ibride;
Opportunità di Crescita e Sviluppo Possibilità di significativa crescita a livello professionale;
Possibilità di lavorare con tecnologie che rappresentano lo stato dell'arte, e la libertà di testare nuovi strumenti, tecnologie e framework emergenti;
Formazione e sviluppo professionale: Accesso a programmi di formazione continua, corsi di aggiornamento e sviluppo delle competenze (80 hr/anno);
Ambiente di Lavoro e Cultura Aziendale Sei una persona, non un numero;
Ambiente di lavoro positivo: Cultura aziendale inclusiva, supportiva e collaborativa;
In Afliant siamo pionieri concreti: guardiamo avanti per costruire il futuro, oggi. Se sei un professionista tecnico con 2-5 anni di esperienza e desideri far parte di un'azienda che valorizza il talento e promuove l'innovazione, unisciti a noi e contribuisci al nostro viaggio verso l'eccellenza.
Se sei interessato a questa posizione, scrivici un'email includendo un CV e una lettera di presentazione e specificando nell'oggetto: 2024-ML-Engineer.
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