In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e testa soluzioni AI innovative per progetti di Industry 5.0.
- Azienda: Azienda all'avanguardia nel settore dell'Intelligenza Artificiale.
- Benefit: Retribuzione competitiva, opportunità di crescita e lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con possibilità di apprendimento continuo.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai la differenza in progetti reali.
- Qualifiche: Laurea in discipline tecnico-scientifiche e competenze in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 60000 - 80000 € per anno.
Siamo alla ricerca di un Machine Learning Engineer intraprendente per ampliare il nostro team di Intelligenza Artificiale della Divisione Innovation.
Lavorando a stretto contatto con il Senior AI Manager, il candidato ideale è una persona con solide basi di programmazione, pronta a progettare, sviluppare e testare soluzioni AI applicate a progetti di ricerca e innovazione nel settore industriale e manifatturiero (Industry 5.0) relativamente a:
- Dati visivi (Computer Vision)
- Dati testuali e audio (Natural Language Processing – NLP)
- Ricerca applicata su modelli open-source (es. Hugging Face)
- Principali mansioni
- Supportare la creazione e l’addestramento di modelli di Machine Learning e Deep Learning per casi d’uso reali, come il controllo qualità visivo o l’interazione vocale uomo-macchina.
- Sviluppare soluzioni avanzate basate su dati testuali utilizzando modelli di AI Generativa e architetture di Agentic AI per l’automazione e la risoluzione di task complessi.
- Aiutare nella raccolta, pulizia e preparazione dei dataset necessari per allenare gli algoritmi (data pipeline, data augmentation).
- Collaborare con il team di sviluppo software per integrare i modelli AI all’interno di piattaforme o architetture più ampie, partecipando alle fasi di test in laboratorio e sul campo.
- Esplorare nuovi modelli e librerie per valutare come possano risolvere le sfide tecniche dei progetti in corso.
- Laurea (Triennale o Magistrale) in discipline tecnico‑scientifiche (Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Data Science o ambiti affini).
- Ottima padronanza di Python e del linguaggio SQL, oltre alle principali librerie per la manipolazione dei dati (Pandas, Num Py).
- Esperienza pratica (anche accademica) nello sviluppo di applicazioni basate su Large Language Models (LLM) e nell’utilizzo di framework di orchestrazione come Lang Chain, Lang Graph, Crew AI o Llama Index.
- Conoscenza delle architetture RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e dei fondamenti di Prompt Engineering.
- Conoscenza di base di almeno un framework di Deep Learning (preferibilmente Py Torch o Tensor Flow) e algoritmi di Computer Vision.
- Familiarità con i Vector Database (es. Chroma DB, Pinecone) e con l’uso di API per modelli generativi (Open AI, ecc.) o modelli open‑source (es. ecosistema Hugging Face, Ollama).
- Conoscenza di base delle principali piattaforme e architetture Cloud (es. AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure).
- Familiarità con Git e con le logiche di versionamento del codice.
- Ottima conoscenza della lingua italiana e inglese, sia parlata che scritta.
- Ottime doti comunicative e predisposizione al lavoro di squadra per collaborare con figure tecniche diverse (sviluppatori backend, ingegneri di processo, project manager).
- Flessibilità e capacità di adattarsi a progetti differenti, passando da task su dati visivi a quelli testuali.
- Curiosità e forte propensione all’aggiornamento continuo in un settore in rapida evoluzione come quello dell’Intelligenza Artificiale.
Costituirà titolo preferenziale la residenza o il domicilio in zona Torino e provincia e la disponibilità a trasferte.
Il ruolo, la retribuzione e il tipo di contratto saranno valutati in funzione dell’esperienza e dei requisiti ottenuti.
Le ricerche sono rivolte a candidati dell’uno e dell’altro sesso ai sensi delle L.903/77 e L.125/91.
I candidati sono invitati a leggere l’informativa privacy sul sito di R2M Solution ai sensi dell’art. 13 del Regolamento (UE) 2016/679 sulla protezione dei dati (GDPR).
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Machine Learning Engineer datore di lavoro: R2M Solution S.r.l.
Siamo un datore di lavoro eccezionale, impegnato a promuovere un ambiente di lavoro collaborativo e innovativo nel cuore di Torino. Offriamo opportunità di crescita professionale continua, con accesso a progetti all'avanguardia nel campo dell'Intelligenza Artificiale, e un pacchetto di benefici competitivo che valorizza il benessere dei nostri dipendenti. La nostra cultura aziendale è caratterizzata da flessibilità, curiosità e un forte spirito di squadra, rendendo ogni giorno un'opportunità per imparare e contribuire a soluzioni significative nel settore industriale.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di R2M Solution S.r.l.
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 R2M Solution S.r.l.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di R2M Solution 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 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 R2M Solution 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 R2M Solution S.r.l.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso R2M Solution 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.
