In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa algoritmi innovativi per l'AI e il Machine Learning.
- Azienda: Gematica S.r.l., leader nell'innovazione tecnologica.
- Benefit: Contratto a tempo indeterminato, stipendio competitivo e opportunità di crescita.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti all'avanguardia e fai la differenza nel mondo dell'AI.
- Qualifiche: Laurea in Informatica o campi affini e esperienza in Machine Learning.
La retribuzione prevista è compresa tra 40000 - 60000 € per anno.
Siamo alla ricerca di un/una AI Engineer con comprovata esperienza in Machine Learning, Deep Learning, AI Generativa e sui Large Language Models (LLMs). La figura sarà impegnata su progetti innovativi inerenti la comprensione del linguaggio naturale fino alla generazione di contenuti e all'automazione avanzata.
Le principali attività saranno:
- Progettazione, sviluppo e implementazione di algoritmi e modelli di Machine Learning e Deep Learning.
- Sviluppo e implementazione di architetture Agentic AI (Agenti Autonomi) basate su LLM per l'automazione di flussi di lavoro complessi e il problem solving.
- Lavorare con Large Language Models (LLMs) per applicazioni quali la generazione di testo, la sintesi, la traduzione e la comprensione del linguaggio naturale.
- Costruzione e ottimizzazione di architetture di AI generativa per risolvere problemi aziendali complessi.
- Sperimentazioni e ricerche per valutare nuove tecniche e tecnologie AI.
- Collaborazione con altri team interni per l'integrazione delle soluzioni AI nei prodotti e servizi aziendali.
- Aggiornamento e miglioramento dei modelli AI esistenti.
Qualifiche/competenze richieste:
- Laurea Magistrale (o equivalente) in Informatica, Ingegneria Informatica, Intelligenza Artificiale, Data Science, Matematica o Fisica
- Machine Learning e Deep Learning, con esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli.
- Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
- Almeno un framework Deep Learning (es. PyTorch, TensorFlow, o JAX).
- Esperienza pratica con Large Language Models (LLMs), incluse tecniche di pre-addestramento, fine-tuning (SFT) e ottimizzazione (es. Quantizzazione, Pruning).
- Agentic AI e MLOps:
- Framework di Agentic AI (es. LangChain, AutoGen, RAG architectures) per la creazione di sistemi multi-agente e l'integrazione di strumenti esterni (tool calling).
- MLOps (es. Docker, Kubernetes, MLflow) per la gestione del ciclo di vita dei modelli e la garanzia di prestazioni e scalabilità.
- Programmazione in Python avanzata e familiarità con librerie di data science (es. NumPy, Pandas, Scikit-learn).
- Nozioni base di piattaforme cloud (AWS, Azure o GCP, IBM Cloud) con l'uso di acceleratori hardware (GPU/TPU).
- AI Generativa: Capacità di costruire e ottimizzare architetture di AI generativa.
Offriamo un contratto a tempo indeterminato secondo il CCNL Commercio e Terziario Confesercenti con una retribuzione annua lorda (RAL) tra i 40.000 € e i 60.000 €, definita in base al profilo e all'esperienza del candidato.
I dati personali contenuti nelle candidature saranno trattati da Gematica S.r.l. esclusivamente per finalità connesse alla procedura di selezione, nel rispetto della normativa vigente in materia di protezione dei dati personali.
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Senior Data Scientist datore di lavoro: Gematica S.r.l.
Gematica S.r.l. è un datore di lavoro eccellente, situato a Napoli, che offre un ambiente stimolante e collaborativo per il ruolo di Vice Responsabile Amministrazione Finanza e Controllo. Con un forte focus sulla crescita professionale e un pacchetto retributivo competitivo, i dipendenti possono aspettarsi opportunità significative di sviluppo e un ruolo strategico all'interno di un'azienda in espansione. La cultura aziendale promuove l'innovazione e il miglioramento continuo, rendendo Gematica un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior 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 Gematica S.r.l.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Gematica S.r.l.! 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 Senior 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 Gematica S.r.l.. 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 Gematica S.r.l.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Gematica S.r.l.
✨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.
