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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