Ml Engineer Senior
Job Description NTT DATA, Trusted Global Innovator, è tra i principali player a livello mondiale in ambito IT services. Con più di 140. 000 professionisti in oltre 50 Paesi in tutto il mondo, siamo protagonisti e acceleratori della trasformazione digitale offrendo ai nostri clienti soluzioni tecnologiche e innovative progettate su misura.
Il motore di NTTDATA sono le persone, ognuna con la propria unicità, talento ed attitudine. Abbiamo costruito una Smile Working Company in cui la cura, l'ascolto delle persone, il loro benessere e sviluppo delle competenze sono la nostra priorità.
Guardiamo al nostro domani con la stessa passione di ieri e abbiamo bisogno anche del tuo talento!
Responsibilities The ideal candidate as Senior Machine Learning Engineer in NTT DATA will have a solid Generative AI hands-on capability (preferably on Azure / GCP and on-premise GenAI architecture and MLops), mathematical background, experience working on a range of classification, informational retrieval, clustering, and optimization problems, establishing scalable, efficient, automated processes for large scale data analysis, model development, model validation and model implementation.
The Senior Machine Learning Engineer will work alongside experienced Data Scientists, Data and ML Engineers to identify business opportunities, design and create new data pipelines from scratch, from experiments to deploying them in production.
He / She will be responsible for multiple projects, leading the ML Engineers and connecting with the stakeholders.
Required Skills At least 5 years of production experience working in Data Science or Software Engineering; Deep knowledge of math, probability, statistics and algorithms; At least 6 / 12 months of experience in Generative AI deployment and underlying architecture handling; Vector Database knowledge is well appreciated; Understanding of data structures, data modeling and software architecture; Fluent in at least two mainstream programming languages (Python, Scala, Java, C++); Experience in building an infrastructure for technical users, such as Data Scientist, ML practitioners or data consumers / producers; Strong knowledge of Spark, Databricks is a strong plus; Experience developing / deploying ML solutions in one of the public cloud platforms and on a Cross-cloud base, Snowflake knowledge is a plus; Deep knowledge with machine learning frameworks (such as Keras or PyTorch); Ability to design and implement machine learning pipelines in a production environment; Experience with deployment including knowledge of CI / CD, containerization, and related concepts with a focus over MLops / Re-Training / Drift Management; Ability to train more junior team members in multiple Machine Learning and Deep Learning concepts; Establish and maintain strong relationships with internal team members and external clients. Location : Milano, Bari, Bologna, Cosenza, Napoli, Pisa, Roma, Torino
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