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 nuovo 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
Tempo indeterminato, CCNL del Commercio;
RAL compresa tra ****** € e ****** €, 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 lavoro da remoto e presenza presso le sedi di Torino o Milano 1/2 volte a settimana.
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