Machine Learning Engineer

Descrizione dell'azienda ##

Benvenuti in Kanadevia Inova, un leader globale dell'innovazione nel settore delle infrastrutture per i rifiuti, dove crediamo nel creare un futuro sostenibile attraverso la tecnologia e l'innovazione.

Trasformare i rifiuti in valore

In Kanadevia Inova, siamo orgogliosi di essere all'avanguardia nella tecnologia waste-to-X. Non siamo solo gestori di rifiuti; siamo creatori di valore da ciò che le comunità scartano. Il tuo ruolo in Kanadevia Inova contribuisce direttamente a trasformare qualcosa che un tempo era considerato inutile - i rifiuti - in qualcosa di inestimabile: energia, calore, idrogeno, fertilizzante e oltre.

Descrizione del lavoro ##

• Industrializzare e operare soluzioni AI/ML trasformando i prototipi in applicazioni scalabili e pronte per la produzione.
• Progettare, implementare e mantenere pipeline MLOps end-to-end che coprano l'addestramento, la validazione, il deployment, il monitoraggio e il retraining.
• Collaborare strettamente con Data Scientist, Data Engineer, Software Engineer, Product Manager e stakeholder aziendali per fornire soluzioni di AI.
• Garantire affidabilità, sicurezza, conformità, integrità dei dati, prestazioni e governance durante tutto il ciclo di vita del machine learning.
• Monitorare e ottimizzare le prestazioni del modello, risolvere problemi di produzione e supportare il miglioramento continuo fornendo tutoraggio ai colleghi meno esperti.

Qualifiche ##

• MSc in Informatica o in un campo STEM con un forte focus informatico, oltre all'esperienza di lavoro in ambienti di sviluppo software agile.
• Forti capacità di programmazione in Python e esperienza pratica con framework di machine learning come PyTorch, TensorFlow o Scikit-learn.
• Solida comprensione delle pratiche MLOps, inclusi il deployment dei modelli, il versionamento, il monitoraggio e la gestione del ciclo di vita in ambienti di produzione.
• Esperienza con piattaforme cloud (preferibilmente Azure), tecnologie di containerizzazione (Docker), API, database e sistemi distribuiti.
• Conoscenza dell'ingegneria dei dati e dei framework di elaborazione dei dati; l'esperienza con l'IoT industriale, i dati delle serie temporali, la computer vision o soluzioni Physics-AI è un vantaggio.

Informazioni aggiuntive ##

Per le agenzie HR: Si prega di notare che non accettiamo candidature provenienti da agenzie. Grazie.