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Junior Machine Learning Engineer

Pubblicato il 22-10-2026 - Mantu Group in Italia

Entra nel team di Amaris Consulting come Junior Machine Learning Engineer e inizia un recente percorso professionale in un ambiente internazionale, tecnico e orientato alla crescita.

Continui a leggere per comprendere appieno cosa richiede questo lavoro in termini di competenze ed esperienza. Se il suo profilo è in linea, invii la sua candidatura.

Lavorerai all’interno del Competence Center AI, che applica tecniche di intelligenza artificiale in ambiti come marketing, supporto alle funzioni di controllo e automazione dei processi aziendali.

Come consulente Amaris Consulting, sarai un punto di riferimento tecnico per il cliente e un ambasciatore della nostra organizzazione. Le tue capacità relazionali, l’ascolto e la curiosità ti aiuteranno a comprendere le esigenze del contesto e a costruire rapporti di fiducia con gli interlocutori.

Le tue responsabilità

- Esplorare, pulire e preparare i dati per lo sviluppo dei modelli;
- sviluppare modelli di Machine Learning per attività di classificazione, regressione, clustering e rilevamento di anomalie;
- contribuire alla realizzazione di modelli supervisionati e non supervisionati;
- valutare le prestazioni dei modelli attraverso metriche adeguate e attività di validazione;
- collaborare alla messa in produzione delle soluzioni sviluppate;
- supportare il monitoraggio dei modelli e l’analisi dei risultati nel tempo;
- sviluppare script e API per integrare i modelli nei processi aziendali;
- documentare le attività svolte, le scelte tecniche e i risultati ottenuti;
- collaborare con Data Engineer, Software Engineer e stakeholder di business;
- contribuire al miglioramento dei processi e degli strumenti utilizzati dal team.

Il tuo profilo

- 1-2 anni di esperienza in ruoli legati a Machine Learning, Data Science o modellazione statistica;




- laurea magistrale in una disciplina STEM, preferibilmente Computer Science, Data Science, Matematica, Statistica, Fisica o Ingegneria;
- buona conoscenza di Python e SQL;
- conoscenza delle principali tecniche di Machine Learning e Data Mining;
- familiarità con librerie Python come scikit-learn, pandas e NumPy;
- conoscenza dei principali metodi di valutazione e validazione dei modelli;
- capacità di lavorare con dati strutturati e di individuare anomalie, errori e criticità nei dataset;
- buona conoscenza della lingua inglese;
- mentalità analitica e capacità di problem solving;
- precisione e attenzione alla qualità del lavoro;
- attitudine alla collaborazione e al lavoro in team;
- interesse per lo studio e l’apprendimento di nuove tecnologie.

L’esperienza in ambito bancario o finanziario sarà considerata un plus.

Costituiscono un plus

- Conoscenza di framework per reti neurali, come TensorFlow o PyTorch;
- esperienza con Git o altri strumenti di versionamento del codice;
- familiarità con Docker, Linux e ambienti cloud;
- conoscenza di strumenti e pratiche MLOps;
- esperienza con Apache Spark o altri framework per l’elaborazione di grandi volumi di dati;
- conoscenza di Kafka o di sistemi per la gestione di flussi di dati;
- familiarità con strumenti di Business Intelligence, come Power BI;
- conoscenza di R, Scala o altri linguaggi utilizzati in ambito Data Science. xysqume
- Contratto a tempo indeterminato, CCNL del Commercio;
- RAL compresa tra 30.000 € e 38.000 €, commisurata alle competenze e all’esperienza maturata;
- buoni pasto

Sede e modalità di lavoro

La posizione prevede una modalità di lavoro ibrida, con possibilità di smart working e presenza presso le sedi di Torino o Milano 1/2 volte a settimana.

#J-18808-Ljbffr

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