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Salve.Inno
Salve.Inno
11 – 50 Dipendenti
ConsulenzaLogisticaMarketing
Salve.Inno è una società di recruiting e consulenza fondata nel 2024 con sede a Danzica, in Polonia. Il suo piccolo team aiuta le aziende ad assumere attraverso strategie di selezione personalizzate, ricerca globale di talenti da remoto, valutazione dei candidati ed esperienze di recruiting per i siti dedicati alle carriere. La società opera nei settori della consulenza, del marketing e della logistica, con competenze di selezione per ruoli nel marketing, nel forex e nell’iGaming. Salve.Inno supporta inoltre le organizzazioni nella comunicazione, nelle iniziative di diversità, equità e inclusione (DE&I) e nello sviluppo di processi di assunzione più efficaci, pubblicando anche opportunità di lavoro da remoto e offrendo servizi di consulenza per un mercato globale dei talenti.
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Offerte dell’azienda

Senior Machine Learning Engineer e responsabile di IA applicata e MLOps

Guida soluzioni di IA in produzione e MLOps in un’organizzazione internazionale. Definisci modelli predittivi, governance, distribuzione e un’architettura scalabile di machine learning.

PLPoloniaIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
ApachePySparkPythonSparkSQL

Descrizione

  • Assumi la responsabilità dei modelli di machine learning, dallo sviluppo al monitoraggio in produzione e al riaddestramento.
  • Guida progetti di IA applicata nell’ambito del valore del ciclo di vita del cliente, dell’abbandono, delle frodi e della prevenzione degli abusi.
  • Sviluppa e migliora framework MLOps, distribuzioni automatizzate, CI/CD, promozione tra ambienti e gestione del ciclo di vita dei modelli.
  • Crea sistemi di monitoraggio delle prestazioni dei modelli, del data drift, della qualità dei dati e dei risultati aziendali.
  • Definisci strategie di riaddestramento dei modelli, procedure di escalation e pratiche di miglioramento continuo.
  • Usa SHAP e l’attribuzione delle caratteristiche per rendere i modelli più trasparenti e interpretabili.
  • Definisci standard per la governance dei modelli, la documentazione, il controllo delle versioni, la riproducibilità e la verificabilità.
  • Collabora con Data Engineering su pipeline scalabili, feature engineering e infrastrutture dati affidabili.
  • Trasforma le sfide aziendali in soluzioni di IA pratiche e scalabili insieme ai team Prodotto, Rischio, Commerciale e ad altri.
  • Esamina le prestazioni dei modelli in produzione per migliorarne precisione, affidabilità e impatto aziendale.
  • Mantieni standard di produzione per stabilità, scalabilità, manutenibilità ed efficienza operativa.
  • Guida e affianca gli altri ingegneri.
  • Concilia la consegna rapida di MVP con affidabilità e scalabilità durature in produzione.

Requisiti

  • Hai almeno da 5 a 8 anni di esperienza professionale nella creazione, distribuzione e manutenzione in produzione di modelli di machine learning.
  • Hai competenze avanzate in Python e solide basi di ingegneria del software.
  • Conosci gli algoritmi di machine learning, la valutazione dei modelli, il feature engineering e la modellazione predittiva.
  • Hai esperienza pratica con problemi di ML in produzione, come data leakage, model drift, qualità dei dati e stabilità dei modelli.
  • Hai esperienza diretta con Apache Spark o PySpark per il calcolo distribuito e l’elaborazione di dati su larga scala.
  • Hai utilizzato MLflow o una piattaforma equivalente per gestire il ciclo di vita del machine learning.
  • Hai progettato, implementato e mantenuto pipeline CI/CD, preferibilmente con GitHub Actions.
  • Hai competenze avanzate in SQL ed esperienza con dataset grandi e complessi.
  • Comprendi distribuzione, monitoraggio, rilevamento del drift, riaddestramento e manutenzione dei modelli in produzione.
  • Hai implementato metodi di spiegabilità e interpretabilità dei modelli, come SHAP.
  • Hai realizzato soluzioni di IA/ML che hanno prodotto miglioramenti commerciali o operativi misurabili.
  • Comprendi i requisiti di governance, controllo delle versioni, documentazione e riproducibilità dei modelli.
  • Sai progettare architetture di machine learning scalabili, affidabili e manutenibili.
  • Hai spiccate capacità analitiche e di risoluzione dei problemi.
  • Comunichi con chiarezza idee tecniche complesse a interlocutori non tecnici.
  • Hai collaborato con team quali Data Engineering, Prodotto, Rischio e Commerciale.
  • Sai bilanciare sviluppo rapido e consegna di MVP con solide pratiche di ingegneria per la produzione.
  • Dimostri leadership attraverso mentoring, influenza tecnica e buone pratiche ingegneristiche.
  • Adotti un approccio proattivo, indipendente e orientato ai risultati nella realizzazione di soluzioni di IA.

Benefit

  • Retribuzione competitiva in base all’esperienza e alle qualifiche.
  • Programmi completi di formazione e sviluppo professionale per i dipendenti.
  • Opportunità di guidare iniziative di IA e machine learning ad alto impatto.
  • Esposizione a tecnologie avanzate di machine learning e moderne pratiche MLOps.
  • Ambiente di lavoro internazionale con collaborazione tra diverse funzioni.
  • Eventi aziendali, di team e di gruppo.
  • Benefit per il compleanno e la fedeltà aziendale.
  • Opportunità di crescita professionale e leadership tecnica.
  • Ulteriori benefit e incentivi per i dipendenti.

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