Data Scientist – AI per la Sicurezza
Pubblicato il 01-08-2026 - Etuitus in Fisciano
Sommario:
Siamo alla ricerca di un Data Scientist appassionato di Intelligenza Artificiale (AI) e con un forte interesse per le applicazioni nel campo della sicurezza. Il candidato ideale avrà una solida conoscenza teorica del machine learning e competenze pratiche nell’utilizzo di Python e C/C++. La risorsa si unirà al nostro team di ricerca e sviluppo per lavorare su progetti innovativi che utilizzano l’AI per migliorare la sicurezza, come il riconoscimento facciale e vocale.
Responsabilità:
Ricerca e sviluppo: Condurre ricerche avanzate nel campo del machine learning e dell’intelligenza artificiale, con particolare attenzione alle applicazioni nel campo della sicurezza.
Sviluppo di modelli: Progettare, implementare e ottimizzare modelli di machine learning per il riconoscimento facciale e vocale, utilizzando tecniche all’avanguardia come reti neurali profonde e apprendimento per rinforzo.
Analisi dei dati: Analizzare grandi quantità di dati per identificare pattern, tendenze e anomalie, utilizzando tecniche statistiche e di data mining.
Valutazione delle prestazioni: Valutare le prestazioni dei modelli sviluppati,
identificando aree di miglioramento e implementando soluzioni per ottimizzare l’accuratezza e l’efficienza.
Collaborazione: Collaborare con altri team di ricerca e sviluppo, ingegneri del software e esperti di sicurezza per integrare i modelli di AI nei nostri prodotti e servizi.
Documentazione: Documentare accuratamente il lavoro svolto, inclusi i risultati della ricerca, i modelli sviluppati e le procedure di implementazione.
Requisiti:
Laurea Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica o discipline correlate.
Conoscenza approfondita dei principi teorici del machine learning e dell’intelligenza artificiale.
Esperienza pratica nello sviluppo e nell’implementazione di modelli di machine learning, in particolare per il riconoscimento facciale e vocale.
Ottime capacità di programmazione in Python e C/C++.
Familiarità con le principali librerie e framework di machine learning (ad esempio, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Capacità di analisi e problem-solving.
Resistente passione per l’innovazione e la ricerca nel campo dell’AI.