In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli predittivi e lavora con tecnologie AI su progetti internazionali.
- Azienda: CRIF, un gruppo innovativo e internazionale nel settore delle soluzioni informative.
- Benefit: Ambiente di lavoro flessibile, opportunità di crescita e formazione continua.
- Altre informazioni: Possibilità di smart working e un ambiente inclusivo e rispettoso.
- Perché questo lavoro: Collabora con giovani talenti e contribuisci all'innovazione sostenibile nel settore bancario.
- Qualifiche: Laurea in Ingegneria Informatica o Data Science, conoscenza di Python e machine learning.
La retribuzione prevista è compresa tra 28.8 - 35.2 € per ora.
CRIF, prestigioso ed innovativo Gruppo internazionale specializzato in soluzioni informative, modelli decisionali, outsourcing, software e servizi consulenziali per supportare banche, società finanziarie, assicurazioni, utilities e imprese in ogni fase della relazione con il cliente, ricerca una figura di Internship Machine Learning Engineer per l’area “Advanced Analytics Global”.
L’area “Advanced Analytics Global” è il Centro di Eccellenza di CRIF che combina le migliori competenze di AI, Data Science e Data Engineering. Siamo un gruppo eclettico ed in rapida crescita, composto da giovani che collaborano in un ambiente internazionale sereno, fortemente orientato all’innovazione e attento alla crescita delle persone che vi lavorano, con il giusto mix di interazione fisica e collaborazione da remoto.
Cosa facciamo:
- lavoriamo su grandi quantità di dati, sia proprietari che di clienti, strutturati e non strutturati
- applichiamo tecniche di Data Science e tecnologie di AI per sviluppare e mettere in produzione modelli predittivi
- lavoriamo su progetti internazionali, a supporto di altre aree di CRIF o per i Clienti
- evolviamo il business dei nostri clienti guidandoli nell’integrazione dell'IA nelle strategie
- sviluppiamo soluzioni all’avanguardia per facilitare l’integrazione dei fattori ESG, inclusi quelli climatici, nelle decisioni di investimento e nelle strategie creditizie
Se vuoi misurarti con le principali istituzioni bancarie italiane ed europee per supportarle nel loro percorso di innovazione sostenibile ed etica e possiedi le seguenti caratteristiche, sei il candidato giusto!
Cerchiamo una figura neo-laureata o laureanda che abbia le seguenti caratteristiche:
- laurea in Ingegneria Informatica, Ingegneria Matematica, Data Science
- conoscenza di Python e della programmazione orientata agli oggetti
- forte interesse per i servizi cloud native
- competenza nell’ambito dell’analisi dei dati e del machine learning
- capacità di lavorare in team, propensione all’innovazione, precisione
- buona padronanza della lingua inglese (livello minimo B1/B2)
Nice to Have (requisiti che, se posseduti, sono considerati un plus):
- conoscenza di Dagster o equivalenti
- conoscenza delle principali distribuzioni GNU/Linux
- competenza in ambito GIS o text mining
- competenze in ambito GenAI
- conoscenza di uno tra i principali framework web basati su Python
La figura si occuperà di:
- integrazione di risorse SaaS/PaaS in un unico ambiente funzionale
- utilizzo di risorse cloud per la gestione del ciclo di vita dei modelli di Machine Learning
- design e implementazione di pipeline su piattaforme per il Data Engineering
Ci impegniamo a creare un ambiente sicuro e inclusivo, basato sul rispetto reciproco e la valorizzazione delle diversità, offrendo pari opportunità di lavoro a tutti i candidati qualificati.
Sede di lavoro: Milano (preferita) o Bologna, con possibilità di Smart Working.
[Multiple Locations] Machine Learning Engineer - Internship datore di lavoro: Joinrs US
CRIF è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro stimolante e innovativo, ideale per i giovani talenti nel campo dell'AI e della Data Science. Con una forte attenzione alla crescita professionale e opportunità di apprendimento, i nostri stagisti possono collaborare su progetti internazionali in un contesto internazionale e inclusivo, con la flessibilità dello smart working. Siamo impegnati a valorizzare le diversità e a garantire pari opportunità, rendendo CRIF un luogo dove ogni voce conta e ogni idea può fare la differenza.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere [Multiple Locations] Machine Learning Engineer - Internship
✨Unisciti a Meetup e Workshop di Data Science
Partecipare a meetup e workshop di Data Science è un ottimo modo per entrare in contatto con professionisti del settore e capire le ultime tendenze. Questi eventi ti offrono l'opportunità di imparare nuove competenze e, chissà, magari anche di scoprire un'opportunità di tirocinio proprio sul posto!
✨Progetti Open Source e Competizioni
Impegnati in progetti open source o partecipa a competizioni come Kaggle. Non solo acquisisci esperienza pratica, ma hai anche materiale concreto da mostrare durante i colloqui. Questo aiuta a costruire il tuo portfolio e dimostrare le tue abilità in modo tangibile!
✨Utilizza i Canali Universitari
Se sei uno studente, non dimenticare di sfruttare i canali della tua università! Le università spesso hanno fiere del lavoro e collaborazioni con aziende per stage o tirocini. Chiedi ai tuoi professori se conoscono aziende come Joinrs US che cercano talento fresco come te.
✨Applica Diretamente sul Nostro Sito!
Non dimenticare di visitare il sito di Joinrs US e controllare le posizioni aperte per tirocini nel campo della Data Science. Applicare direttamente attraverso il nostro sito ti dà la possibilità di essere notato più facilmente - quindi non perdere tempo e fai il primo passo verso il tuo sogno!
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come [Multiple Locations] Machine Learning Engineer - Internship
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Mostra il tuo lato analitico!:In un'applicazione per un tirocinio in data science, è fondamentale dimostrare le tue abilità analitiche. Parla dei progetti che hai fatto all'università o a casa, e non dimenticare di includere qualsiasi esperienza con strumenti come Python, R, o SQL. Se hai realizzato dei progetti pratici, linkali nel tuo CV!
CV con i numeri giusti:Assicurati che il tuo CV includa tutte le tue competenze tecniche! Fai attenzione a menzionare le tue conoscenze in machine learning, analisi dei dati e gestione dei database. Includi anche corsi di specializzazione o certificati pertinenti che hai conseguito, perché i numeri parlano chiaro!
Lettera di motivazione personale:Per un tirocinio, è importante far capire perché sei interessato a Joinrs US e cosa vuoi imparare da questa esperienza. Parla di come ti piace lavorare con i dati e come questo tirocinio possa aiutarti a crescere professionalmente. Non aver paura di mettere un po' della tua personalità nella lettera!
Collegati con progetti passati:Utilizza il tuo portafoglio o GitHub per mostrare i tuoi progetti! Anche se sono piccoli, è l’occasione perfetta per mostrare il tuo approccio a problemi reali. Quando fai riferimento ai tuoi progetti, spiegali brevemente nel tuo CV, inclusi i risultati che hai ottenuto.
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Joinrs US
✨Preparati a brillare con i tuoi progetti
Porta con te un portfolio dei tuoi progetti di data science, anche se sono solo lavori da studenti. Mostrare progetti che evidenziano l'uso di strumenti come Python, R, o TensorFlow può mostrarci la tua competenza e il tuo potenziale.
✨Sii pronto a discutere algoritmi e modelli
Aspettati domande tecniche sugli algoritmi di machine learning e le loro applicazioni. Fatti trovare preparato a spiegare come hai scelto specifici modelli per i tuoi progetti e quali metriche hai utilizzato per valutare le loro performance.
✨Mostra la tua curiosità e voglia di imparare
Durante l'intervista, parlaci della tua motivazione per fare uno stage in data science. Condividi esperienze di apprendimento, corsi che hai seguito o progetti che desideri esplorare. Ci piace vedere un candidato curioso e proattivo!
✨Preparati a risolvere problemi in tempo reale
Potresti incontrare esercizi pratici durante l'intervista. Non preoccuparti, è un'opportunità per dimostrare il tuo pensiero critico e le tue capacità di problem-solving. Respira, affronta il problema passo dopo passo e chiedi chiarimenti se hai bisogno di aiuto.
