Machine Learning Engineer | Ermetix

04 ott - Italia
Welyk

Machine Learning Engineer | Ermetix
Si assicuri di leggere l'intera descrizione riportata di seguito e di candidarsi immediatamente se è affidabile/a di soddisfare tutti i requisiti.
Salary :
€40,000 - 50,000 yearly
Azienda : Welyk Tipo Lavoro : Full Time Italy
Ibrido su Torino (2/3 giorni a settimana in ufficio)Python, TensorFlow/PyTorch, LLM & RAG4+ anni di esperienza
RAL: 40-50k + benefit
Sull'azienda
Ermetix è un vendor italiano ad alto contenuto tecnologico specializzato in mobile security. Sviluppa internamente una piattaforma proprietaria per la protezione di dispositivi mobile da attacchi informatici, riconosciuta da Gartner e distribuita attraverso partner e system integrator in Italia, Europa e Medio Oriente, su verticali che vanno da healthcare a military, da automotive a law enforcement. Il 75% del team è tecnico; parte del nucleo storico viene dall'offensive security governativa. L'azienda è in una fase di crescita strutturata, con certificazioni ISO 27001 e ISO 9001 ottenute di recente e processi sempre più orientati a dati e metriche oggettive. Il team AI,



ancora giovane, è in una fase di forte crescita: dopo aver operato con il supporto del CTO, l'azienda sta ora costruendo un team dedicato con base nella nuova sede di Torino.
Cosa farai
- Definirai e gestirai l'intera pipeline ML: training, testing e deploy dei modelli in produzione
- Contribuirai a costruire soluzioni basate su LLM e tecnologie agentiche, incluse RAG e fine-tuning
- Parteciperai attivamente a impostare processi, standard tecnici e cultura del team AI, ancora agli inizi
- Lavorerai a stretto contatto con l'altro membro del team e con il CTO, con ampia autonomia su compiti e priorità

Requisiti tecnici
- 4+ anni di esperienza su training, testing e deploy di modelli ML in produzione
- Solida conoscenza di Python
- Conoscenza di ML classico (alberi di decisione, SVM, deep learning, reti neurali, Transformer, CNN, RNN)
- Esperienza con TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumP

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