In sintesi
- Mansioni: Lavora su progetti innovativi di machine learning per migliorare l'efficienza industriale.
- Azienda: Tenova, leader globale in soluzioni sostenibili per i settori metallurgico e minerario.
- Benefit: Salario competitivo, bonus performance, formazione continua e benessere.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita e lavoro ibrido.
- Perché questo lavoro: Unisciti a un team internazionale e fai la differenza con l'AI.
- Qualifiche: Laurea STEM e esperienza con Python e librerie ML.
La retribuzione prevista è compresa tra 34000 - 40000 € per anno.
Overview
Tenova, una società del gruppo Techint, è un partner mondiale per soluzioni sostenibili, innovative e affidabili nei settori dei metalli e delle miniere. Tenova sfrutta una forza lavoro di oltre 2.500 professionisti situati in 18 paesi su 5 continenti, che progettano tecnologie e sviluppano servizi che aiutano le aziende a ridurre i costi, risparmiare energia, limitare l'impatto ambientale e migliorare le condizioni di lavoro.
Il tuo ruolo in Tenova: Ingegnere di Machine Learning
Responsabilità
- Lavorare attraverso l'intero ciclo di vita del machine learning, dalla definizione del problema e preparazione dei dati allo sviluppo, distribuzione e monitoraggio dei modelli.
- Costruire, insieme ai nostri ingegneri software, applicazioni basate su AI distribuite su macchinari industriali per aumentare l'efficienza produttiva, ridurre i tempi di inattività non programmati e abilitare la manutenzione predittiva.
- Lavorare con colleghi di diverse linee di prodotto per aiutarli a creare e portare sul mercato soluzioni innovative.
Cosa chiediamo
- Laurea in STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica).
- Esperienza approfondita con Python e conoscenza delle librerie ML (ad es. pandas, sklearn, keras/pytorch).
- Esperienza pratica nello sviluppo e distribuzione di modelli di machine learning.
- Buona conoscenza dell'inglese (scritto e parlato).
Nice to have
- Esperienza nella costruzione e distribuzione di modelli LLM.
- Esperienza con modelli di Computer Vision ML.
- Conoscenza della metodologia Agile e SCRUM.
- Conoscenza di Microsoft Azure. Utilizziamo Synapse e ML Workspace.
Cosa offriamo
- Opportunità di lavorare su progetti innovativi guidati dall'AI con un reale impatto sul business.
- Un ambiente dinamico e internazionale dove le idee sono valorizzate.
- Apprendimento continuo (formazione, esposizione a nuove tecnologie, collaborazione tra team).
- Il contratto collettivo applicabile è CCNL per Industria Metalmeccanica Privata e della Installazione di Impianti.
- Modello di lavoro ibrido (6-8 giorni).
- 14° mese di stipendio.
- Bonus di performance legato ai risultati aziendali.
- Gestione delle performance: processo di sviluppo continuo con feedback multi-sorgente e azioni di sviluppo definite.
- Benefici welfare annuali per un valore di €250.
- Risparmi e tempo libero: accesso a sconti su trasporti, sport, viaggi e attività culturali.
- Copertura sanitaria integrativa.
- Iniziativa di benessere.
Il modello di lavoro ibrido (6-8 giorni) e lo stipendio annuo lordo iniziale sarà a partire da €34.000. L'offerta finale è determinata in base alla seniority, esperienza e competenze del candidato, nonché all'esito del processo di selezione.
Luogo di lavoro: Castellanza (VA)
Machine Learning Engineer datore di lavoro: Tenova S.p.A.
Tenova è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente dinamico e internazionale dove le idee vengono valorizzate. I dipendenti hanno l'opportunità di lavorare su progetti innovativi guidati dall'IA che hanno un impatto reale sul business, con un forte focus sulla crescita continua attraverso formazione e collaborazione interteam. Inoltre, il modello di lavoro ibrido e i benefici annuali rendono Tenova un luogo ideale per sviluppare una carriera significativa nel settore della tecnologia e dell'ingegneria.
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 Tenova S.p.A.
Non dimenticare di controllare il sito web di Tenova S.p.A. 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 Tenova S.p.A.. 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 Tenova S.p.A.. 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 Tenova S.p.A.
✨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 Tenova S.p.A., 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.
