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Machine Learning Engineer

Pubblicato il 10-09-2026 - agap2 Italia in Roma

CHI SIAMO
AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa, parte del Gruppo MoOngy. Siamo presenti in 14 Paesi europei con oltre 9.000 dipendenti e continuiamo a crescere grazie a persone che condividono i nostri valori. Operiamo in una realtà in costante evoluzione, dove le relazioni umane sono sempre al centro.

Legga la panoramica di questa occasione per capire quali competenze sono richieste, incluse le soft skill pertinenti e la padronanza di pacchetti software.

Machine Learning Engineer
Cerchiamo un Machine Learning Engineer con almeno 5+ anni di esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di soluzioni AI e Machine Learning in contesti IT.
Luogo: Roma
Modalità: ibrida

1. IL TUO RUOLO
Entrerai a far parte di un team IT dedicato allo sviluppo e all'implementazione di soluzioni

Machine Learning

e

Artificial Intelligence .
Progetterai e svilupperai modelli di

Machine Learning

e

Deep Learning , dalla fase di analisi dei dati fino al deployment.
Contribuirai alla realizzazione di soluzioni

AI/GenAI

integrate con applicazioni e servizi enterprise.




Lavorerai sull'intero ciclo di vita dei modelli, con particolare attenzione a

MLOps , scalabilità, sicurezza e monitoraggio.

2. LE TUE MANSIONI
Sviluppare, addestrare, validare e ottimizzare modelli di

Machine Learning

utilizzando

Python ,

Scikit-learn ,

TensorFlow

e/o

PyTorch .
Implementare pipeline di

Data/ML Engineering

e processi

MLOps

per automatizzare training, deployment, versioning e monitoring dei modelli.
Sviluppare soluzioni basate su

Generative AI ,

LLM ,

RAG

e tecniche di

Natural Language Processing (NLP) .
Applicare principi di

AI Security

e

Cybersecurity , garantendo protezione di dati, modelli, API e infrastrutture AI.

3. I REQUISITI
Almeno

5 anni di esperienza

come

Machine Learning Engineer , AI Engineer, Data Scientist o ruolo equivalente in ambito IT Services.
Ottima conoscenza di

Python ,

Machine Learning ,

Deep Learning

e principali f

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