Machine Learning & Artificial Intelligence Engineer - Milano
Pubblicato il 16-09-2026 - Pwc in Milano
Questa posizione è in PwC
Riassunto dell'occasione da parte della Joinrs AI: PwC cerca un Machine Learning & Artificial Intelligence Engineer con laurea in discipline STEM, in particolare Informatica o Ingegneria. Il ruolo prevede la gestione di progetti di Digital Transformation in diversi settori, con focus su sviluppo, ottimizzazione e reingegnerizzazione di software e modelli AI. Tra i benefit, opportunità di crescita professionale e lavoro con team di eccellenza.
Il processo di selezione sarà interamente gestito da PwC.
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Machine Learning & Artificial Intelligence Engineer
YOUR PERSPECTIVE
- Farai parte del nostro ML & AI Ops team, focalizzato nella gestione di sfidanti progetti di Digital Transformation per i principali players in ambito Automotive & Industrial Manufacturing, consumer Markets, Energy & Utilities , Financial Services, Telco & Media attraverso lo sviluppo, l’efficientamento e la reingegnerizzazione del ciclo di vita del software e dei modelli/algoritmi.
Supportare il cliente nella definizione del design del software e nelle attività di application performance management;
Raccogliere i requisiti di integrazione sia dal punto di vista tecnico che funzionale interfacciandosi anche con gli altri team di PwC;
Realizzare le data pipeline attraverso le principali tecnologie Python/PySpark/Spark/Scala/R e sulle principali data platform (GCP/Azure/AWS/Palantir);
Presidiare e garantire i processi di CI/CD/CT e di software life cycle management;
YOUR UNIQUE STRENGTH
- Laurea in disciplina STEM, preferibilmente Informatica, Ingegneria Informatica, Elettronica o Automazione;
Conoscenza di una delle principali tecnologie/piattaforme tra Python/PySpark/Spark/Scala/R e Google/Azure/Aws/Palantir;
Esperienza con strumenti come MLFlow, KubeFlow, AirFlow o simili;
Possesso di certificazioni su piattaforme indicate costituisce un plus;
Buona conoscenza dei più comuni RDBMS;
Comprensione generale dei fondamenti del ciclo di vita delle API;
Comprensione generale degli argomenti relativi alle infrastrutture/architetture;
Buona conoscenza degli strumenti di gestione del ciclo di vita del software/modello (Git, CI/CD /CT).
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