Training & Content Engineer
Pubblicato il 05-10-2026 - reale group in Torino
Reale ITES , nata l’1 gennaio 2015, rappresenta per il Gruppo Reale Mutua la prima esperienza di realtà transnazionale e ha l’obiettivo di essere un centro di competenza specializzato nei servizi IT, come è sintetizzato nell’acronimo ITES che corrisponde a Information Technology Engineering Services. Una realtà che nasce dall’idea di mettere insieme uomini e donne di Italia e Spagna per creare una piattaforma unica informatica e sfruttare tutte quelle sinergie che sono necessarie per un gruppo, come il Gruppo Reale Mutua.
Nella realtà lavorativa l’IT è diventata per tutte le aziende un fattore di forte competitività e la missione di Reale ITES è quella di riuscire a migliorare i processi informativi, fornire possibilità operative semplici e veloci, aumentare l’efficienza e l’efficacia dei processi, allo scopo di dare al cliente finale un prodotto eccellente e al Gruppo un elemento concorrenziale in più.
Works with data scientist, data engineer and data architect in order to authomatize,
optimize and scale data products to ensure the industrialization and the performance of algorithms.
Works with stakeholders to formulate code approaches to solve problems using algorithms and data sources in context of customer, engineering, and business needs.
Will use data exploration techniques to discover new opportunities or to find the best performance.
Will interpret the results of analyses, validate approaches, and learn to monitor, analyze, and iterate to continuously improve the data product.
Will engage with stakeholders to produce clear, compelling, and actionable insights that influence product and service improvements that will impact customers.
Will also engage in the peer review process and act on feedback while learning innovative methods, algorithms, and tools to increase the impact and applicability of the data product.
Will participate together with the DevOps team in choosing the best operational architecture.
Will monitor the performance of ML models and i