Data Science Analyst

Intesa Sanpaolo è un gruppo bancario internazionale, leader in Italia e fra i primi 5 gruppi dell'area euro con oltre 20 milioni di clienti in Italia e all’estero. Estremamente innovativo è anche motore di crescita sostenibile e inclusiva, con impatto concreto sulla società e con un forte impegno per l’ambiente.

Scopo e Attività

Nell'ambito del perimetro della Direzione Data & Artificial Intelligence Office struttura all'interno dell'area di Governo Chief Data, A.I, Innovation and Technology officer , siamo alla ricerca di un Machine Learning che collaborerà con i gruppi di progetto in ambito Machine Learning e Artificial Intelligence, con focus su AI Generativa e non, per lo sviluppo e l’ingegnerizzazione di modelli e librerie di servizi trasversali e la loro integrazione all’interno di soluzioni software, garantendone robustezza e scalabilità.

Per il nostro gruppo, siamo alla ricerca di un Machine Learning Engineer. Le tue attività includeranno:

• partecipazione a diverse fasi dei progetti di Machine Learning, in particolare:
  • setup per definire le necessità architetturali e di strumenti;
  • creazione di prototipi software per la gestione di pipeline di dati e modelli;
  • ingegnerizzazione del codice in forma di pipeline che soddisfino i requisiti funzionali;
• presidio dello sviluppo delle soluzioni software di AI secondo le metodologie di MLOps e LLMOps;
• ottimizzazione del codice con particolare attenzione a:
  • Scalabilità;
  • Robustezza;
  • Modularità;

secondo gli standard degli ambienti di produzione.

Esperienza Richiesta

3-5 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineer.

Qualifiche Richieste, Skills e Competenze

• Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o Matematica, Data Science, Statistica, Matematica, Fisica o relativi ambiti quantitativi.
• Esperienze di sviluppo in Python, PySpark, Java.
• Esperienze con il versionamento del codice software (ad es. Git).
• Competenze di data manipulation in python e pyspark e in generale in ambienti big data
• Esperienze nell’implementazione di pipeline AI/ML (feature engineering, modeling, performance evaluation, ecc.) in python
• Esperienza di sviluppo con librerie di ML (es. scikit-learn, torch ed altri progetti)
• Esperienze in DB SQL e NoSQL (MongoDB, Neo4J)
• Esperienze con Kubernetes (RH Openshift).
• Competenze di servizi e infrastrutture cloud (Google e Microsoft preferenziali)
• Esperienze in ambito prompt engineering, RAG e architetture di generative AI
• Conoscenza della lingua italiana e inglese (sia parlato che scritto).

Rappresentano un plus:

• Esperienze in software testing
• Conoscenze di analisi statistica e advanced analytics
• Conoscenza di enterprise architecture basate su framework Java

Entra a far parte di una realtà internazionale e innovativa. Il futuro non si aspetta, si sceglie!

#sharingfuture

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