Machine Learning Engineer

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Chi è TaDa?

Siamo una startup innovativa fondata a gennaio 2025 da Stefano, Beppe e Federico.

Dialoghiamo con il contatore elettrico per disaggregare i consumi di energia. Attraverso l'analisi dei dati arriviamo al monitoraggio consapevole degli elettrodomestici e della casa. In pratica: usiamo i dati dell'energia per capire la casa.

Siamo partiti da una domanda: 'Cosa sai della tua casa?' La risposta breve e più vera: 'Niente, neanche quanto è grande'. Eppure dati e tecnologia esistono, finora però nessuno ha trovato il modo di metterli a disposizione. Noi ci stiamo provando.

Lavoriamo con un modello B2B2C: forniamo ai partner business (società di vendita di energia, compagnie telefoniche, assicurazioni, banche, produttori di elettrodomestici e OTT) un servizio da offrire ai clienti consumer.

Ad aprile 2025 abbiamo completato il nostro primo round di finanziamento, raccogliendo circa 2 milioni di euro con 2 fondi co-lead, 1 fondo follow e 11 angel investor che credono nella nostra magia.

Vuoi saperne di più? Scopri cosa facciamo e chi siamo (https://www.tadapower.it/cosa-facciamo e https://www.tadapower.it/chi-siamo)

Immagina un pixel

[è il titolo del nostro manifesto, lo trovi qui https://www.tadapower.it/manifesto-e-valori]

Anzi, più semplice: immagina un momento. Un secondo qualsiasi della tua vita. Probabilmente hai pensato a un secondo notevole, significativo. Che però non racconta tante cose: quello che è successo prima, quello che è successo dopo, quello che ti ha fatto provare. I momenti – come i pixel, i dati, le persone – valgono tanto da soli, ma valgono molto di più quando li mettiamo insieme. Quando proviamo a costruirci qualcosa.

Ecco cinque parole che valgono tanto da sole e tantissimo messe insieme:

- Curiosità – Cerchiamo instancabilmente nuove domande e risposte.
- Coraggio – Affrontiamo le novità senza paura. Non temiamo il fallimento.
- Analisi – Scrutiamo oltre la superficie. La vera magia richiede precisione e comprensione profonda.
- Attenzione – Guardiamo da vicino i dettagli, le persone e le parole.
- Responsabilità – Usiamo i nostri poteri con saggezza, sappiamo di avere un impatto sul mondo.





Sai qual è la cosa più bella? Che possiamo riscriverlo e cambiarlo ogni giorno, credendo nella magia e urlando: 'TaDaje!'

Cosa farai

Entrerai nel team della startup e prenderai parte alla progettazione e sviluppo degli algoritmi dalla fase esplorativa e di ricerca fino all’ingerizzazione per un utilizzo su larga scala. Ti occuperai di curare le procedure di addestramento e post processing a partire dai dati grezzi e dalle ultime novità pubblicate a livello di ricerca scientifica. Lavorerai con un gruppo di colleghi composto da sviluppatori di algoritmi di Machine Learning, esperti di tecnologie Cloud e sviluppo software.

In particolare

- Sviluppare, implementare e ottimizzare modelli di Machine Learning e Deep Learning, specificamente progettati per dati di serie temporali di consumi elettrici, al fine di ottenere informazioni utili per la manutenzione predittiva e la disaggregazione dei consumi.
- Progettare e sviluppare nuove funzionalità per il monitoraggio dello stato delle abitazioni attraverso i dati di consumo elettrico.
- Pre-processare dati di serie temporali su larga scala, garantendo l’estrazione di caratteristiche, la gestione della qualità dei dati di addestramento e la valutazione dei modelli.
- Migliorare continuamente l’accuratezza e le prestazioni dei modelli, applicando le migliori pratiche in termini di qualità del software, controllo delle versioni e test.
- Collaborare con figure interdisciplinari, anche esterne all'azienda, per garantire risultati di alta qualità, enfatizzando una gestione accurata dei dati, l’eccellenza tecnica e il rispetto delle scadenze.
- Restare aggiornati sui più recenti progressi nell’elaborazione di serie temporali, Machine Learning e tecnologie di Deep Learning, promuovendo un apprendimento continuo all’interno del team.

Cosa serve, secondo noi





- Hai una laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica o campi correlati.
- Hai lavorato 2-3 anni con il Machine Learning, con focus sull’analisi di serie temporali e la modellazione predittiva.
- Hai buone competenze di programmazione in Python e hai familiarità con il suo stack di scientific computing (pytorch, numpy, sklearn, pandas).
- Hai familiarità con il deploy in produzione di modelli di machine learning / deep learning
- Hai esperienza con sistemi di versionamento del codice (Git).
- Hai una buona conoscenza dell'inglese, sia scritto che parlato.

Consideriamo un plus
- Esperienza con cloud AWS

Ma soprattutto: sei una brava persona, hai voglia di scrivere assieme una bella storia e sposi i nostri valori (https://www.tadapower.it/manifesto-e-valori). Questo vale quanto tutto il resto, e per certi versi anche di più.

Cosa offriamo

- RAL tra 30.000€ e 40.000 + stock options. Crediamo nel valore di chi costruisce con noi.
- Il posto di lavoro è ovunque. Abbiamo un ufficio a Milano: se vieni ci fa piacere, soprattutto nei primi tempi. Comunque, tua scelta, quando e se preferisci lavorare da altre parti (casa o cucuzzolo della montagna) vale l'ovunque.
- Il tempo è tuo. Gestiscilo come meglio credi nel rispetto di quello degli altri. Ferie, permessi, orari avranno la burocrazia minima che riusciamo a costruire. Non siamo qui per perder tempo con la stupidità del controllo.
- Responsabilità individuale e autoesigenza. Ci piacciono le persone che si autodeterminano, che ogni giorno pensano a come migliorare sé stesse, il contesto e la palla per il compagno di squadra.
- La gerarchia della competenza. Se hai una competenza in cui eccelli, decidi tu su quell'ambito. Crediamo le gerarchie siano imperfette per contenere la bellezza e il valore della diversità.
- Tante persone sono cresciute con noi. Meglio, siamo cresciuti assieme.

Qualche dettaglio in più su che tipo di persone cerchiamo (https://www.tadapower.it/chi-cerchiamo).

Ah, ovviamente:

- dotazione IT consona a ciò che ti serve
- 5 volte l’anno 2-3 giorni per vedersi di persona, a spese dell’azienda

TaDaje!

Lo diciamo alla fine di ogni riunione, call, evento, bla bla bla.

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