27 set - Caserta
Michael Page International
pIn questa posizione, contribuirai allo sviluppo di modelli predittivi per ottimizzare i processi.
Lavorerai a stretto contatto con i reparti Analytics e IT per applicare machine learning in produzione.
Analizzerai dati complessi per generare insight utili all'innovazione dei servizi.
Collaborerai all'architettura dati e al potenziamento delle pipeline per scalare le soluzioni con precisione.
Unisciti a un contesto tecnologicamente avanzato con opportunità di crescita e impatto concreto.
/ppbRetribuzione / Benefits /b /pulliambiente di lavoro vivace /liliopportunità di crescita professionale /lilicontratto a tempo indeterminato /lilimodalità ibrida (sede di lavoro: Cuneo) /li /ulpbResponsabilità /b /pulliProgettare e implementare modelli predittivi avanzati per l'ottimizzazione dei processi /liliSviluppare e mettere in produzione algoritmi di Machine Learning (es. clustering, classificazione, NLP)
per supportare il decision making strategico /liliAnalizzare set di dati complessi e non strutturati per estrarre insight che guidino l'innovazione /liliCollaborare alla definizione dell'architettura dati e migliorare le pipeline di elaborazione per garantire scalabilità e precisione /li /ulpbRequisiti fondamentali /b /pulliLaurea in Data Science, Informatica, Matematica, Fisica, Ingegneria o discipline affini /liliOttima conoscenza di Python e SQL /liliEsperienza pratica con framework di Machine Learning /liliCapacità avanzata di analisi dati e comprensione dei modelli statistici /liliSpiccate capacità di problem-solving e attitudine alla ricerca di soluzioni innovative /liliConoscenza di strumenti BI (PowerBi) (preferenziale) /liliEsperienza con tecniche di NLP o modelli linguistici (LLM) (preferenziale) /liliFamiliarità con ambienti cloud (preferenziale) /liliattitudine all'innovazione /liliframework di Machine Learning /li /ulh3Creare un avviso di lavoro per questa ricerca /h3 #J-*****-Ljbffr
29 set - Roma
Fondazione Lavoro
29 set - Roma
Randstad Italia
29 set - Trieste
Dipartimento della Funzione Pubblica
29 set - Arona
presta&camelia