In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e mantieni soluzioni AI e Machine Learning per progetti innovativi.
- Azienda: Azienda tecnologica all'avanguardia con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, benefici sanitari, lavoro remoto e opportunità di sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie emergenti e fai la differenza in progetti significativi.
- Qualifiche: Laurea in Informatica o discipline correlate e 2-4 anni di esperienza in AI Engineering.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 150000 € per anno.
Responsibilities
- Develop and maintain AI and Machine Learning solutions based on business and technical requirements.
- Participate in the design, testing, and deployment of AI-enabled applications.
- Support the implementation of Generative AI, LLM, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) capabilities.
- Participate in model evaluation, performance monitoring, and solution optimization.
- Collaborate with Data Engineers and Software Engineers to access and prepare data required for AI solutions.
- Contribute to data integration and feature engineering activities.
- Support implementation of AI services within approved enterprise platforms.
- Assist in maintaining data quality and data governance requirements.
- Participate actively in Agile ceremonies including sprint planning, stand‑ups, retrospectives, and backlog refinement.
- Deliver committed user stories and technical tasks within sprint commitments.
- Support testing, deployment, and release activities.
- Escalate risks and technical issues when appropriate.
- Follow established AI Engineering, MLOps, and Dev Ops standards and practices.
- Contribute to documentation, code reviews, and technical knowledge sharing.
- Support monitoring and maintenance activities for deployed AI solutions.
- Apply security, privacy, and responsible AI requirements throughout development activities.
- Work closely with Product Owners, Business Analysts, Architects, and senior engineers while supporting solution implementation activities.
- Support business requirement clarification and technical solution discussions.
- Communicate progress, blockers, and technical findings to project teams.
- Stay current with emerging AI technologies and engineering practices.
- Participate in technical communities and learning initiatives.
- Identify opportunities for process improvements and support implementation of approved enhancements.
Requirements
- Bachelor's degree in Computer Science, Data Science, Engineering, Artificial Intelligence, or related disciplines.
- 2–4 years of experience in AI Engineering, Data Science, Machine Learning, Software Engineering, or related disciplines.
- Experience developing AI or analytics solutions in enterprise environments.
- Familiarity with Machine Learning, Generative AI, LLMs, and AI application development.
- Experience with Python and common AI/ML development frameworks.
- Understanding of cloud platforms such as Azure, AWS, or GCP.
- Basic understanding of Data Engineering concepts, data pipelines, and data preparation.
- Experience working in Agile delivery environments.
- Strong problem‑solving and communication skills.
- Core Competencies
Demonstrates expertise in developing and maintaining AI and Machine Learning solutions with a strong focus on Generative AI, LLM, and MLOps practices.
Proficient in collaborating with cross‑functional teams to ensure data quality, governance, and successful implementation of AI services.
- Highest‑signal resume keywords
- AI Engineering
- Machine Learning
- Python Programming
- Agile Methodologies
- Cloud Platforms
- Hard Skills
- AI Solution Development
- Machine Learning Frameworks
- Data Integration
- Feature Engineering
- Model Evaluation
- Performance Monitoring
- Solution Optimization
- Data Governance
- MLOps Practices
- Dev Ops Standards
- Soft Skills
- Problem‑Solving
- Communication
- Industry Keywords
- Generative AI
- LLM
- Retrieval-Augmented Generation
- Data Engineering
- Agile Delivery
- Tools & Technologies
- Azure
- AWS
- GCP
- #J-18808-Ljbffr
Senior Analyst – AI Engineering datore di lavoro: Jobtailor
L'azienda è un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un ruolo significativo come Senior Analyst – AI Engineering, grazie a un ambiente di lavoro collaborativo e innovativo. Offriamo opportunità di crescita professionale attraverso progetti all'avanguardia nel campo dell'AI e del Machine Learning, supportati da una cultura aziendale che promuove l'apprendimento continuo e la condivisione delle conoscenze. Situata in una località strategica, la nostra azienda offre anche vantaggi unici come l'accesso a tecnologie emergenti e la possibilità di lavorare con team multidisciplinari, rendendo ogni giorno un'opportunità per fare la differenza.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Analyst – AI Engineering
✨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 Jobtailor
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Jobtailor! 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 Analyst – AI Engineering
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 Jobtailor. 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 Jobtailor. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Jobtailor
✨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.
