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Arrow Electronics
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Arrow Electronics è un’azienda globale di soluzioni tecnologiche e gestione della catena di fornitura che serve produttori di tecnologie e fornitori di servizi. Le sue attività comprendono la distribuzione a valore aggiunto, la gestione della catena di fornitura, il supporto al marketing e allo sviluppo aziendale, le soluzioni per tecnologie emergenti, l’ingegneria della progettazione, la gestione dei data center e lo smaltimento degli asset IT. Attraverso questo ampio portafoglio, Arrow sostiene lo sviluppo, la distribuzione e la gestione del ciclo di vita dei prodotti tecnologici in diversi settori, contribuendo a rendere le tecnologie avanzate più accessibili e facili da portare sul mercato.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere AI e machine learning

Crea pipeline MLOps scalabili e soluzioni LLM per i servizi di ingegneria di eInfochips. Sviluppa, monitora e governa sistemi di machine learning.

INIndiaIn sedeTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AWSAzureGoogle Cloud PlatformHadoopKafkaKerasNoSQLNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Descrizione

  • Sviluppa soluzioni di AI e machine learning.
  • Progetta architetture di pipeline MLOps scalabili con Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) e CI/CD/CT.
  • Implementa modelli di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.
  • Progetta feature e valuta le prestazioni dei modelli.
  • Monitora il drift dei modelli e configura avvisi automatici.
  • Definisce processi di governance dei dati, tracciamento della lineage, gestione dei metadati e conformità.
  • Progetta e implementa soluzioni LLM usando RAG, IA agentica, MCP e prompt engineering.
  • Crea dashboard Power BI per il monitoraggio dei modelli e la reportistica dei KPI aziendali.
  • Applica solide pratiche di ingegneria del software al codice di machine learning.
  • Valuta le applicazioni pratiche di IA generativa, IA agentica e LLM.
  • Affianca i colleghi junior, revisiona il codice e conduce sessioni tecniche di condivisione delle conoscenze.

Requisiti

  • Da 4 a 8 anni di esperienza.
  • È preferibile un periodo di preavviso da 0 a 45 giorni.
  • Ottima conoscenza dell’apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, della valutazione dei modelli e della progettazione delle feature.
  • Competenza nell’uso di TensorFlow, PyTorch e Keras.
  • Esperienza pratica con CNN e RNN.
  • Ottima conoscenza di Python, incluse NumPy, Pandas e scikit-learn.
  • Esperienza pratica con Spark; è preferibile esperienza con Databricks.
  • Familiarità con Hadoop e Kafka.
  • Esperienza con servizi di machine learning, archiviazione dei dati e risorse di calcolo su Azure, AWS o GCP.
  • Solida esperienza in MLOps.
  • Ottime competenze in SQL, NoSQL e modellazione dei dati.
  • Esperienza pratica nel rilevamento e nel monitoraggio del drift dei modelli e nella configurazione di avvisi automatici.
  • Esperienza pratica nell’implementazione di framework di governance dei dati, tracciamento della lineage, gestione dei metadati e conformità.
  • Esperienza nella progettazione di architetture di pipeline MLOps scalabili con Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) e CI/CD/CT.
  • La certificazione Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate costituisce un titolo preferenziale.
  • L’esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni LLM con RAG, IA agentica, MCP e prompt engineering costituisce un titolo preferenziale.
  • L’esperienza nella creazione di dashboard Power BI per il monitoraggio dei modelli e la reportistica dei KPI aziendali costituisce un titolo preferenziale.
  • Una solida base di statistica, test d’ipotesi e interpretazione dei dati costituisce un titolo preferenziale.
  • Conoscenza delle pratiche di ingegneria del software per codice di machine learning riutilizzabile, testabile e manutenibile.
  • Conoscenza dell’IA generativa, dell’IA agentica e degli LLM.
  • Capacità di affiancare i colleghi junior, revisionare il codice e condurre sessioni tecniche di condivisione delle conoscenze.

Benefit

  • Retribuzione competitiva
  • Equilibrio tra vita professionale e vita privata
  • Crescita professionale
  • Ambiente di lavoro innovativo
  • Riconoscimenti e premi

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