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Machine Learning Engineer

Pubblicato il 24-10-2026 - agap2 Italia in Italia

ppAGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy. /p pPresente in 14 Paesi europei con oltre 7.500 dipendenti, abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto. /p pLa risorsa entrerà a far parte di un team tecnologico impegnato nello sviluppo di soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale e sul Machine Learning. /p pLa figura sarà coinvolta nella gestione e preparazione dei dataset, nello sviluppo e nell’addestramento di modelli di Machine Learning e Deep Learning e nella realizzazione di classificatori. /p pIl ruolo prevede una forte componente tecnica e sperimentale, dalla preparazione dei dati alla valutazione delle performance dei modelli, collaborando con il team per sviluppare e ottimizzare soluzioni basate sull’AI. /p ul liRaccogliere, analizzare e preparare dataset per l’addestramento dei modelli. /li liEffettuare attività di data preprocessing, pulizia e organizzazione dei dati. /li liSviluppare, addestrare e validare modelli di Machine Learning. /li liLavorare con reti neurali e algoritmi di classificazione. /li liSperimentare differenti approcci e tecniche per migliorare le performance dei modelli. /li liDefinire metriche e metodologie per la valutazione dei risultati. /li liAnalizzare i risultati degli addestramenti e identificare eventuali criticità. /li liOttimizzare i modelli e i relativi parametri. /li liCollaborare con il team tecnico nelle fasi di sviluppo e integrazione delle soluzioni AI. /li liDocumentare le attività svolte, gli approcci utilizzati e i risultati ottenuti. /li liConoscenza dei principali algoritmi di Machine Learning e classificazione.



/li liEsperienza nello sviluppo e addestramento di reti neurali. /li liEsperienza nella gestione e preparazione di dataset. /li liConoscenza delle principali tecniche di preprocessing e data preparation. /li liFamiliarità con metriche di valutazione e validazione dei modelli. /li liConoscenza di Python e delle principali librerie per Machine Learning/Deep Learning. /li liGradita conoscenza di framework come TensorFlow, PyTorch o scikit-learn. /li liGradita familiarità con strumenti per la gestione e versioning del codice e degli esperimenti. /li liLaurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, Matematica, Fisica o discipline affini. /li liEsperienza pregressa in ambito Machine Learning, AI o Data Science. /li liSolida conoscenza di Python. /li liEsperienza concreta nella gestione di dataset e nell’addestramento di modelli. /li liConoscenza delle reti neurali e dei principali algoritmi di classificazione. /li liAttitudine alla sperimentazione e alla risoluzione di problemi complessi. /li liBuone capacità analitiche e di problem solving. /li liBuona capacità di lavorare in team. /li liBuona conoscenza della lingua inglese. /li /ul pRoma – modalità ibrida preferenziale: 3 giorni in ufficio e 2 giorni da remoto. /p ul liLa retribuzione per questo ruolo è compresa tra €30.000 e €45.000. La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio applicato dalla nostra società, a tempo bindeterminato /b. Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna. /li liValutiamo ancheb collaborazioni in P.
Iva. /b /li liAmbiente di lavoro vivace e multidisciplinare, con reali possibilità di crescita professionale. /li liSupporto continuo da parte del team tecnico e dei referenti di progetto. /li /ul /p #J-18808-Ljbffr

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