Machine Learning
Pubblicato il 20-10-2026 - Pwc in Roma
Line of ServiceAdvisoryIndustry/SectorNot ApplicableSpecialismData, Analytics & AIManagement LevelAssociateJob Description & SummaryVuoi essere al centro di prospettive di crescita uniche?Entra nella practice Technology Advisory di PwC e diventa:Machine Learning & Artificial Intelligence EngineerYOUR PERSPECTIVEFarai parte del nostro ML & AI Ops team, focalizzato nella gestione di sfidanti progetti di Digital Transformation per i principali players in ambito Automotive & Industrial Manufacturing, consumer Markets, Energy & Utilities , Financial Services, Telco & Media attraverso lo sviluppo, l’efficientamento e la reingegnerizzazione del ciclo di vita del software e dei modelli/algoritmi.Le tue attività saranno:supportare il cliente nella definizione del design del software e nelle attività di application performance management;raccogliere i requisiti di integrazione sia dal punto di vista tecnico che funzionale interfacciandosi anche con gli altri team di PwC;realizzare le data pipeline attraverso le principali tecnologie Python/PySpark/Spark/Scala/R e sulle principali data platform (GCP/Azure/AWS/Palantir);presidiare e garantire i processi di CI/CD/CT e di software life cycle management;Per questa opportunità è previsto un inserimento con contratto al:
3 livello CCNL Commercio (28.000-30.000) per candidati senza esperienza o esperienza minima 2 livello CCNL Commercio (31.500-32.500) per candidati con comprovata esperienza nel ruolo
L'offerta finale sarà definita anche in base alla valutazione delle tue competenze ed esperienze pregresse.
Entrare in PwC significa anche poter contare su un ecosistema di iniziative e agevolazioni pensati per supportare benessere, crescita e work-life integration.
Il pacchetto include:
Buoni pasto del valore di 8 Assicurazione sanitaria integrativa, estendibile ai familiari Piano welfare dedicato Programmi e iniziative di wellbeing ConvenzioniEducation (if blank, degree and/or field of study not specified)Degrees/Field of Study required: