In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e implementa soluzioni di Machine Learning in un ambiente innovativo.
- Azienda: Coesia, leader globale in soluzioni industriali e di imballaggio.
- Benefit: Compenso competitivo, orari flessibili e pacchetto welfare attraente.
- Altre informazioni: Ambiente diversificato e inclusivo con opportunità di crescita internazionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti sfidanti che influenzano la tecnologia innovativa.
- Qualifiche: Laurea in Informatica, Intelligenza Artificiale o campi correlati.
La retribuzione prevista è compresa tra 33000 - 33000 € per anno.
Coesia è un gruppo di aziende che offrono soluzioni industriali e di imballaggio basate sull'innovazione, operando a livello globale e con sede a Bologna, Italia. Le aziende di Coesia sono leader nelle soluzioni di automazione per molteplici settori, tra cui macchinari per il processamento e l'imballaggio automatizzati, sistemi di test e visione, tecnologie di stampa digitale, soluzioni per il flusso di fabbrica e trasmissioni ad alte prestazioni.
I nostri clienti includono attori di spicco in vari settori, tra cui Aerospaziale, Automotive, Beni di Consumo e di Lusso, Ceramica, Elettronica e Semiconduttori, Farmaceutica e Sanità, Sistemi di Stoccaggio Energetico, Tabacco e prodotti di nuova generazione.
Coesia sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale basate su architettura cloud per applicazioni industriali, supportata da un team dedicato focalizzato sulla trasformazione di queste tecnologie in prodotti e servizi per macchine e linee di produzione.
In questo ruolo ingegneristico versatile, lavorerai su tecnologie innovative nel campo dell'automazione industriale, dell'apprendimento automatico e delle soluzioni digitali, supportando progetti dalla fase concettuale fino al deployment in ambienti di produzione. Contribuirai allo sviluppo, testing, validazione e operativizzazione di soluzioni di machine learning, aiutando a trasformare concetti innovativi in prodotti affidabili e scalabili.
Questa posizione fa parte del Coesia Graduate Program e offre un'ideale opportunità di ingresso in una carriera internazionale. Durante il programma strutturato di 2 anni, acquisirai conoscenze in diverse aree aziendali e svilupperai sia professionalmente che personalmente. Dopo il completamento del programma, c'è l'opportunità di un impiego a lungo termine in Coesia.
Responsabilità principali:
- Supportare lo sviluppo e il deployment di soluzioni di Machine Learning
- Contribuire al monitoraggio dei modelli, al tracciamento delle performance e alla gestione della qualità dei dati
- Supportare le attività di MLOps, inclusa la versioning dei modelli, CI/CD e automazione del deployment
- Collaborare con ingegneri software e specialisti AI per il passaggio delle soluzioni ML dallo sviluppo alla produzione
- Contribuire agli ambienti e all'infrastruttura ML basati su cloud
- Partecipare a testing, validazione e miglioramento continuo delle soluzioni ML
- Aiutare a definire le migliori pratiche per l'affidabilità, la manutenibilità e la scalabilità dei sistemi ML
Competenze richieste:
- Laurea Magistrale (o studente dell'ultimo anno) in Informatica, Intelligenza Artificiale, Data Science, Ingegneria Informatica o campi correlati
- Solidi fondamenti in Machine Learning e statistica
- Buone capacità di programmazione in Python
- Comprensione di base dei principi di ingegneria del software e dei sistemi di controllo versione (Git)
- Interesse per le tecnologie cloud e i flussi di lavoro di deployment del machine learning
- Forti capacità analitiche e di problem-solving
- Disponibilità ad apprendere e crescere in un ambiente internazionale
- Eccellenti capacità di comunicazione e lavoro di squadra
- Mentalità orientata all'apprendimento continuo
Qualifiche preferite:
- Esposizione a concetti e strumenti di MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD)
- Esposizione a AI Generativa, applicazioni basate su LLM o agenti
- Familiarità con piattaforme cloud come Azure, AWS o GCP
- Progetti accademici o personali relativi al deployment e alle operazioni di Machine Learning
- Familiarità con dati temporali o industriali è considerata un plus
Offerta:
- Un ambiente altamente tecnologico e stimolante focalizzato su innovazione, sperimentazione e ricerca applicata
- Compenso competitivo sul mercato e orario di lavoro flessibile
- Un pacchetto welfare attraente
- Un ambiente di lavoro diversificato e inclusivo allineato ai valori di Coesia
Coesia è un datore di lavoro che offre pari opportunità. Crediamo in un reclutamento equo e basato sul merito e valutiamo tutti i candidati esclusivamente sulla base delle loro qualifiche, competenze, esperienze e idoneità per il ruolo.
Machine Learning Engineer datore di lavoro: Lean Six Sigma Black Belt
G.D è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e innovativo nel cuore di Bologna. I dipendenti beneficiano di opportunità di crescita professionale continua, un forte supporto per il lavoro di squadra e una cultura aziendale che valorizza la qualità e l'affidabilità. Inoltre, la posizione offre la possibilità di lavorare su progetti all'avanguardia nel settore della meccanica e dell'automazione, contribuendo a soluzioni tecnologiche di alto livello.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Lean Six Sigma Black Belt
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Machine Learning Engineer
✨Partecipa ai Meetup Locali
Immergiti nella community tech partecipando a meetup locali di ingegneria e sviluppo software. Questo non solo ti permetterà di imparare delle nuove tendenze, ma anche di incontrare potenziali datori di lavoro e colleghi. Non c'è nulla di meglio che un contatto personale per lasciare il segno!
✨Contribuisci a Progetti Open-Source
Un ottimo modo per farti notare è contribuire a progetti open-source. Questo non solo arricchisce il tuo portfolio, ma ti mette in contatto con professionisti del settore che possono facilmente raccomandarti per posizioni full-time. Inoltre, dimostrerai competenze pratiche che le aziende adorano!
✨Esplora le Piattaforme di Recruitment Tecnico
Ci sono piattaforme di recruitment specializzate per il settore tech dove le aziende cercano costantemente profili come il tuo. Assicurati di registrarti su siti specifici per ingegneri e sviluppatori per ricevere piuttosto offerte di lavoro pertinenti e opportunità interessanti. Fai in modo che il tuo profilo risalti!
✨Applica Direttamente a Lean Six Sigma Black Belt
Non dimenticare di controllare il sito web di Lean Six Sigma Black Belt per eventuali opportunità di lavoro nel settore ingegneristico. Applicare direttamente può aumentare le tue chance di essere notato, specialmente se segui i loro canali social per aggiornamenti su assunzioni e eventi informativi.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Machine Learning Engineer
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Mostra i tuoi progetti!:Nel tuo CV, assicurati di includere una sezione dedicata ai progetti di sviluppo software a cui hai lavorato. Questi possono essere progetti universitari, lavori freelance o anche side projects. Se hai un GitHub, non dimenticare di linkarlo: i recruiter adorano vedere il codice e come affronti le sfide.
Competenze tecniche in evidenza:Fai un elenco chiaro delle tue competenze tecniche nel tuo CV, come linguaggi di programmazione, framework e strumenti che conosci. Assicurati che siano rilevanti per il ruolo di Machine Learning Engineer in Lean Six Sigma Black Belt. Questo aiuterà a dimostrare che sei il candidato ideale per il lavoro!
Scrivi una lettera di motivazione mirata:Quando scrivi la tua lettera di motivazione, evidenzia perché sei appassionato di ingegneria e sviluppo software. Parla dei tuoi obiettivi professionali e di come pensi di crescere in Lean Six Sigma Black Belt. Ricorda, vogliamo vedere il tuo entusiasmo e il tuo desiderio di imparare!
Attenzione ai dettagli:Nell'ambito dell'ingegneria e dello sviluppo software, i dettagli contano. Fai attenzione alla formattazione del tuo CV e della lettera di motivazione. Un CV ben strutturato e privo di errori mostra che sei meticoloso e professionale, qualità fondamentali per un ruolo a tempo pieno come Machine Learning Engineer.
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Lean Six Sigma Black Belt
✨Preparati con le tue abilità tecniche
Per un colloquio in ingegneria e sviluppo software, è fondamentale essere in grado di dimostrare le tue abilità tecniche. Preparati a rispondere a domande di programmazione e a risolvere problemi dal vivo. Puoi anche praticare con piattaforme come LeetCode o HackerRank per affrontare esempi di codice che potresti incontrare.
✨Mostra il tuo portfolio di progetti
Essendo un candidato full-time, è importante avere un portfolio ben curato che mostri il tuo lavoro. Porta con te esempi di progetti passati, sia personali che professionali. Spiega il tuo ruolo in ciascun progetto e i risultati ottenuti. Questo non solo dimostra le tue capacità, ma anche la tua passione per il settore.
✨Preparati a domande sul lavoro di squadra
Nel campo dell'ingegneria e sviluppo software, il lavoro di squadra è cruciale. Aspettati di ricevere domande su come hai collaborato in precedenti progetti o come affronti i conflitti con i membri del team. Pratica le tue risposte usando esempi concreti che mettano in luce le tue abilità relazionali.
✨Conosci il processo di sviluppo che usano
Ogni azienda ha il proprio modo di fare le cose. Prima del colloquio in Lean Six Sigma Black Belt, informati sul loro processo di sviluppo software, come Agile o Scrum. Essere in grado di discutere come ti adatteresti a questi metodi o come hai già lavorato con essi può farti risaltare come candidato ideale.
