Machine Learning Engineer

Responsabilità principali: Sviluppare e ottimizzare modelli di machine learning. Gestire l'infrastruttura e il deployment dei modelli ML in ambienti cloud. Garantire scalabilità e monitoraggio continuo dei modelli. Collaborare con team tecnici per la progettazione e implementazione di soluzioni ML innovative. Requisiti: Almeno 2 anni/2 anni e mezzo di esperienza nelle tecnologie di seguito elencate e nella programmazione. Conoscenza avanzata di Python. Esperienza nell'uso di Terraform. Approfondita conoscenza di architetture ML e deployment dei modelli. Capacità di implementare e gestire un'infrastruttura scalabile per i modelli ML. Esperienza con PySpark e tecniche di ottimizzazione delle performance. Conoscenza del framework Delta Lake. Competenze cloud, in particolare con i servizi AWS: Glue SageMaker S3 Lambda Step Function DynamoDB Api Gateway Esperienza con l'automazione tramite Jenkins. Conoscenza di OpenShift. Esperienza nella progettazione e implementazione di API Rest. Familiarità con l'uso di Docker per la gestione dei container.

Unisciti a TACTICAL PEOPLE: Innovazione, Persone e Crescita nel Cuore della Digital Transformation Da oltre 20 anni, TACTICAL PEOPLE si posiziona come leader nel mercato ICT, guidando con passione e competenza i nostri clienti di medie e grandi dimensioni attraverso il dinamico percorso della digital transformation. La nostra mission è chiara: non solo abbracciare il cambiamento tecnologico, ma guidarlo, creando soluzioni all’avanguardia che plasmino il futuro digitale. In TACTICAL PEOPLE, crediamo fortemente nel mettere le persone al centro di ogni nostra iniziativa. Le persone sono il cuore pulsante della nostra azienda; il loro benessere, la loro crescita e il loro sviluppo sono la nostra priorità. Ci impegniamo a condividere le strategie aziendali con trasparenza e a fornire formazione e supporto a ogni livello, garantendo che ogni membro del team sia equipaggiato per eccellere e innovare. Stiamo cercando individui che condividano la nostra visione, che siano guidati dalla passione per la tecnologia e che desiderino essere protagonisti nella costruzione di un futuro digitale più luminoso. Se sei pronto a far parte di una squadra che valorizza il talento, incoraggia la crescita personale e professionale e lavora in prima linea nel settore della digital transformation, TACTICAL PEOPLE è il posto giusto per te. Posizione Aperta: Machine Learning Engineer Sede: Remote Descrizione del Ruolo: Il candidato ideale sarà in grado di sviluppare, gestire e ottimizzare l’intero ciclo di vita delle applicazioni di machine learning. La risorsa sarà responsabile dell’implementazione, monitoraggio e aggiornamento dei modelli ML in modo efficiente e scalabile. Il candidato ideale possiede competenze avanzate in programmazione, tecnologie di big data e servizi cloud, con un focus particolare sulle architetture di machine learning. Cosa offriamo: Inserimento immediato in una Tech Community giovane e dinamica. TACTICAL LEARNING HUB, con corsi di aggiornamento e formazione. Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03. I curricula dovranno pervenire completi di dicitura che autorizza il trattamento dei propri dati: “Si autorizza al trattamento dei dati personali ai sensi del D. Lgs. 196/2003.
Competenze richieste: Responsabilità principali: Sviluppare e ottimizzare modelli di machine learning. Gestire l’infrastruttura e il deployment dei modelli ML in ambienti cloud. Garantire scalabilità e monitoraggio continuo dei modelli. Collaborare con team tecnici per la progettazione e implementazione di soluzioni ML innovative. Requisiti: Almeno 2 anni/2 anni e mezzo di esperienza nelle tecnologie di seguito elencate e nella programmazione. Conoscenza avanzata di Python. Esperienza nell’uso di Terraform. Approfondita conoscenza di architetture ML e deployment dei modelli. Capacità di implementare e gestire un’infrastruttura scalabile per i modelli ML. Esperienza con PySpark e tecniche di ottimizzazione delle performance. Conoscenza del framework Delta Lake. Competenze cloud, in particolare con i servizi AWS: Glue SageMaker S3 Lambda Step Function DynamoDB Api Gateway Esperienza con l’automazione tramite Jenkins. Conoscenza di OpenShift. Esperienza nella progettazione e implementazione di API Rest. Familiarità con l’uso di Docker per la gestione dei container.