Neolaureato - Machine Learning Engineer
Pubblicato il 01-10-2026 - Teoresi Group in Biella
Teoresi S.p.A. , 35+ anni di storia , 8 società tra Italia, Stati Uniti, Germania, Svizzera, +1200 risorse, 4 acquisizioni in un anno, 1 solo partner ed un'unica soluzione.
Per ampliamento di un Team operante nel settore Aerospazio, Difesa & Sicurezza, è alla ricerca di un/una
SW Developer - MACHINE LEARNING
Il/la candidat* ideale ha conseguito la laurea in Ingegneria Informatica o lauree equivalenti e ha maturato un'esperienza almeno di tesi o un PhD nell'ambito dello sviluppo di algoritmi di machine learning/deep learning.
ATTIVITA':
- Sviluppo, addestramento, validazione e integrazione di modelli di Machine Learning / Deep Learning (es. PyTorch), incluse reti neurali e pipeline di training e inferenza
La conoscenza delle norme di riferimento del settore Aerospazio/Aeronautico sarà considerato titolo preferenziale.
Il/la candidat* ideale deve conoscere le pratiche di Secure Coding, la gestione delle vulnerabilità e i framework di sicurezza, implementando misure di sicurezza durante tutto il ciclo di vita del software.
COMPLETANO IL PROFILO:
- Spiccata attitudine al lavoro in team
- Spiccate doti relazionali
- Elevata capacità di problem solving
- Ottima conoscenza della lingua Inglese
Retribuzione
- Total compensation indicativa: 28.500 - 31.500 euro lordi annui
- Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base a competenze, esperienza e risultati del processodi selezione
- Eventuali scostamenti dal range potranno essere valutati per profili con competenze particolarmente distintive, previa approvazione interna
Sede di lavoro: Torino
Qual è il prossimo step?
Potresti essere contattato dal nostro team HR per approfondire le tue competenze e i tuoi interessi, in modo da considerare il tuo profilo per ogni posizione aperta in linea con il tuo profilo.
Cosa offriamo
- Contratto full time, tempo indeterminato CCNL Metalmeccanico
- Modalità di lavoro adattabile
- Buoni pasto per ogni giorno completo di lavoro
- Assicurazione sanitaria e welfare