In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni AI innovative per il troubleshooting di reti con tecnologie all'avanguardia.
- Azienda: MC Engineering, una società dinamica nel settore ICT con sedi in diverse città.
- Benefit: Retribuzione competitiva, lavoro full remote e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente stimolante che promuove l'eccellenza e l'innovazione.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per fare la differenza nel mondo dell'Intelligenza Artificiale!
- Qualifiche: Conoscenza di Python e interesse per Machine Learning e AI.
La retribuzione prevista è compresa tra 25000 - 40000 € per anno.
MC Engineering è una dinamica società di consulenza informatica, con sedi a Torino, Milano, Roma e Bari. Lavoriamo a stretto contatto con realtà innovative nel mondo ICT, portando avanti progetti che spaziano tra vari settori.
Per noi, le persone sono al centro di tutto: puntiamo su un continuo aggiornamento, sulla crescita costante e sull’eccellenza, per affrontare insieme sfide innovative e fare la differenza nel nostro settore.
Come Machine Learning Engineer entrerai a far parte di un progetto innovativo dedicato allo sviluppo di una Proof of Concept basata su Intelligenza Artificiale per il troubleshooting di reti. Ti occuperai della progettazione e dello sviluppo di una soluzione AI basata su Reinforcement Learning, utilizzando dati provenienti da simulazioni di rete per automatizzare le attività di diagnosi e risoluzione dei problemi. Sarai coinvolto nello sviluppo di algoritmi per l’esecuzione automatica di comandi su apparati Cisco, nell’analisi degli allarmi e nel confronto degli stati della rete. Lavorerai inoltre all’integrazione di Large Language Models Open Source e tecniche RAG (Retrieval-Augmented Generation), contribuendo alla realizzazione di strumenti intelligenti a supporto degli operatori di rete.
Competenze richieste:
- Buona conoscenza di Python
- Conoscenza intermedia di Visual Studio Code
- Conoscenza intermedia di ambienti Ubuntu Virtual Machine
- Conoscenza intermedia/avanzata di Large Language Models (LLM) Open Source e Generative AI
- Buona conoscenza della piattaforma Hugging Face
- Interesse per il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale applicata all’automazione
- Buona conoscenza della lingua inglese (livello B1)
Completano il profilo:
- Spiccate capacità analitiche
- Attitudine al problem solving
- Curiosità verso le tecnologie AI emergenti
- Capacità di lavorare in autonomia e in team
- Proattività e orientamento all’innovazione
- Precisione e attenzione ai dettagli
Cosa Offriamo:
Inserimento in organico con un inquadramento commisurato all’esperienza professionale pregressa e una retribuzione in linea con le reali capacità del candidato. Se sei una persona appassionata di tecnologia, desiderosa di crescere in un ambiente che promuove l’eccellenza, questa è l’occasione che fa per te! Unisciti a MC Engineering: dove le idee diventano innovazione!
Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei DLgs 215/03 e 216/03.
Retribuzione: Da € 25.000 a € 40.000
Machine Learning Engineer datore di lavoro: MC Engineering
MC Engineering è un datore di lavoro eccezionale, che valorizza le persone e promuove un ambiente di lavoro stimolante e innovativo. Offriamo opportunità di crescita continua e formazione nel campo dell'Intelligenza Artificiale, con la flessibilità del lavoro full remote che consente un perfetto equilibrio tra vita professionale e personale. Unisciti a noi per contribuire a progetti all'avanguardia e fare la differenza nel settore ICT.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Machine Learning Engineer
✨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 MC Engineering
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di MC Engineering! 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 Machine Learning Engineer
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 MC Engineering. 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 MC Engineering. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso MC Engineering
✨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.
