Machine Learning Engineer Milano

Machine Learning Engineer
Milano
Lombardia, Milano

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 sharingfuture DAIExp J-18808-Ljbffr