Python Full Stack Developer Lazio

Python Full Stack Developer
Roma
Lazio, Lazio

Luogo di lavoro: Italia, Lazio, Roma

Settore: Informatica

Ruolo: IT/Technology

Filiale: Soft Strategy

Data ultimo aggiornamento: 15/10/2024

Il candidato ideale deve aver maturato una seniority di almeno 2-4 anni nel ruolo e deve aver conseguito il diploma o la laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Fisica o discipline affini. Sono richiesti i seguenti requisiti:

REQUISITI FONDAMENTALI: Esperienza di 2-4 anni nello sviluppo di applicazioni Full Stack con Python. Conoscenza approfondita del framework Django per lo sviluppo backend. Esperienza nello sviluppo frontend con Angular o un altro framework JavaScript equivalente. Esperienza nello sviluppo, integrazione e ottimizzazione di modelli di Machine Learning in produzione. Conoscenza dei principali strumenti e tecniche per la gestione di Large Language Models. REQUISITI TECNICI: Python : Esperienza avanzata nello sviluppo con Python e utilizzo di librerie per il Machine Learning (es. TensorFlow , PyTorch , scikit-learn ). Django : Conoscenza avanzata per la costruzione di applicazioni web robuste, con particolare attenzione alla gestione del database, autenticazione e creazione di API RESTful. Angular : Esperienza nello sviluppo di interfacce utente dinamiche e responsive con Angular (o framework equivalenti). Data Pipeline : Capacità di progettare e implementare pipeline per il preprocessing di grandi quantità di dati, con esperienza in database SQL/NoSQL (es. PostgreSQL , MongoDB ). Cloud & DevOps : Esperienza nel deployment di applicazioni e modelli ML in cloud (AWS, GCP, Azure) e gestione di infrastrutture CI/CD con Docker , Kubernetes ). Microservizi : Conoscenza delle architetture a microservizi e di sistemi distribuiti per creare soluzioni scalabili. Sicurezza : Conoscenza di best practices per la sicurezza delle applicazioni web e gestione sicura delle API (es. OAuth2, JWT, SSL/TLS). ALTRI REQUISITI VALORIZZANTI LA CANDIDATURA: Esperienza con strumenti di elaborazione dati distribuiti come Apache Kafka o Apache Airflow. Familiarità con l'integrazione di modelli ML tramite API o GraphQL. Conoscenza dei principi MLOps per il monitoraggio e la gestione di modelli in produzione. COMPETENZE TRASVERSALI: Lavoro in team : Capacità di collaborare con team multidisciplinari (data scientist, devops, product manager). Gestione del progetto : Esperienza in ambienti Agile/Scrum e uso di strumenti come Jira o Trello. Problem solving : Abilità nel risolvere problemi complessi, soprattutto in contesti legati a dati e performance. Comunicazione : Capacità di spiegare concetti tecnici complessi in modo chiaro e comprensibile, anche a figure non tecniche. Apprendimento continuo : Propensione a restare aggiornato sulle ultime tecnologie e a migliorare costantemente le proprie competenze.

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