In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni AI e Machine Learning in un team innovativo.
- Azienda: Azienda tech all'avanguardia con una cultura collaborativa.
- Benefit: Stipendio competitivo, buoni pasto, smart working e formazione continua.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti di AI che fanno la differenza nel mondo digitale.
- Qualifiche: Laurea in Informatica e competenze in Python e Machine Learning.
La retribuzione prevista è compresa tra 30814 - 30814 € per anno.
All’interno della divisione Eng Digital per la business line Eng AI & Data siamo alla ricerca di una figura di Junior Data Scientist per progettualità legate al AI, GenAI, Machine Learning e Data Science nella nostra unità di sviluppo di LLM proprietari.
Quali saranno le tue attività e responsabilità?
- Sarai responsabile di attività di analisi, sviluppo e implementazione di soluzioni avanzate basate sul Machine Learning, AI e Generative AI collaborando con un team di Data Scientist ed AI Engineer.
- Progettare e sviluppare soluzioni di AI/ML robuste e scalabili;
- Ottimizzare algoritmi e modelli di AI/ML;
- Supportare la gestione dell'intero ciclo di vita di progetti di Data Science e Artificial Intelligence, dalla concezione al deployment;
- Redigere e mantenere la documentazione tecniche relativa a Soluzioni e Modelli di AI.
Qualifiche e competenze richieste
- Recente laurea magistrale in Informatica o Ingegneria Informatica, con un focus sull'Intelligenza Artificiale;
- Esperienza nello sviluppo di soluzioni Python con le principali librerie di Machine Learning (es. Scikit Learn) e per la visualizzazione (es. Matplotlib, Plotly, Bokeh, ecc.);
- Esperienza nell’uso di framework di deep learning e NLP (es. PyTorch, Hugging Face, Langchain);
- Esperienza nell’uso di sistemi di versionamento del codice (es. GIT);
- Conoscenza delle principali tecniche di valutazione delle performance di Algoritmi di AI;
- Familiarità nello sviluppo di API, basate su architetture a microservizi;
- Buone capacità comunicative e di presentazione.
Competenze aggiuntive preferenziali
- Conoscenze di base della teoria dei modelli generativi e LLM;
- Conoscenza di framework e best practice per il serving LLM in Production (es. vLLM, LLMOps, Pachyderm);
- Esperienza nella creazione di soluzioni basate su container tramite l’uso di strumenti di virtualizzazione e scaling (es. Docker, Kubernetes);
- Conoscenza delle piattaforme Cloudera e Databricks;
- Conoscenza di HPC, Triton, Cuda, SLURM;
- Conoscenza del framework Ray per il calcolo distribuito;
- Familiarità nell’uso di tecnologie cloud a supporto dello sviluppo di soluzioni di AI, su almeno uno dei principali hyperscaler (AWS, Azure, Google Cloud Platform);
- Esperienza nella redazione di documentazione tecnica.
Cosa cerchiamo nelle nostre persone?
- Ambizione, nel perseguire grandi obiettivi e nell'investire sul miglioramento continuo;
- Proattività, nell’anticipare e affrontare le sfide con iniziativa;
- Trasparenza, nel comunicare apertamente e fornire feedback costruttivi;
- Motivazione a migliorare e a crescere insieme agli altri, manifestando apertura al confronto per favorire la crescita collettiva e il raggiungimento degli obiettivi comuni.
Inquadramento e retribuzione
- CCNL: Metalmeccanico
- Livello: a partire dal livello B1
- Contratto: Tempo Indeterminato
- RAL: a partire da 30.814,29€
- Benefit: buoni pasto, welfare aziendale, smart working, assicurazione sanitaria, formazione
SEDE DI INSERIMENTO: Roma
L’annuncio è rivolto a tutti i candidati, senza distinzione di sesso, nel rispetto del Codice delle pari opportunità di cui al D.Lgs. 198/2006 e ss.mm.ii.
Junior AI Data Scientist datore di lavoro: Engineering Ingegneria Informatica S.p.A.
Unirsi alla nostra squadra come System Administrator significa entrare a far parte di un ambiente dinamico e innovativo, situato a Roma, dove la crescita professionale è incoraggiata attraverso programmi di formazione continua e opportunità di sviluppo. Offriamo un pacchetto di benefit competitivo, tra cui buoni pasto, welfare aziendale e smart working, in un contesto lavorativo che promuove la trasparenza, la proattività e la collaborazione tra team. Siamo impegnati a creare un'atmosfera di lavoro stimolante, dove ogni dipendente può contribuire attivamente al successo collettivo e raggiungere obiettivi ambiziosi.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Engineering Ingegneria Informatica S.p.A.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Junior AI Data Scientist
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Engineering Ingegneria Informatica S.p.A.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Engineering Ingegneria Informatica S.p.A.! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Junior AI Data Scientist
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Engineering Ingegneria Informatica S.p.A.. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Engineering Ingegneria Informatica S.p.A.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Engineering Ingegneria Informatica S.p.A.
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
