Machine Learning Engineer
B&A; Consulting è una Software House e Digital Company specializzata in soluzioni ICT, sviluppo software e consulenza tecnologica. Per un progetto enterprise siamo alla ricerca di un/una Senior Machine Learning Engineer con esperienza nella progettazione e nello sviluppo di soluzioni Machine Learning e Generative AI, con particolare focus su LLM, RAG, embedding e ricerca vettoriale. La persona selezionata contribuirà allo sviluppo e all'evoluzione di servizi ML production-ready, occupandosi sia della componente modellistica sia dell'integrazione delle soluzioni all'interno dell'architettura applicativa. Attività Le principali attività riguarderanno:
• progettazione e sviluppo di soluzioni di Machine Learning e Generative AI;
• sviluppo e integrazione di sistemi basati su LLM;
• implementazione di architetture RAG – Retrieval-Augmented Generation;
• gestione e utilizzo di embedding e sistemi di ricerca vettoriale;
• sviluppo di servizi e microservizi in Python tramite FastAPI;
• containerizzazione delle applicazioni tramite Docker e/o Podman;
• integrazione delle soluzioni ML con database e componenti applicative;
• utilizzo di PostgreSQL e pgvector per la gestione e ricerca di rappresentazioni vettoriali;
• implementazione e utilizzo di algoritmi k-NN;
• attività di validazione e calibrazione statistica dei modelli;
• analisi delle performance e delle metriche di errore;
• applicazione di tecniche di calibrazione, inclusa la regressione isotonica;
• collaborazione con i team tecnici durante le fasi di sviluppo, integrazione e rilascio. Competenze tecniche Il/la candidato/a ideale possiede:
• almeno 4 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineering, Data Science, MLOps o analoghi;
• ottima conoscenza di Python;
• esperienza concreta con LLM;
• esperienza nello sviluppo di soluzioni RAG;
• conoscenza e utilizzo di embedding;
• esperienza nello sviluppo di servizi e microservizi tramite FastAPI;
• esperienza con Docker e/o Podman;
• conoscenza delle tecniche di calibrazione statistica dei modelli Machine Learning;
• esperienza con regressione isotonica;
• capacità di effettuare validazione dei modelli e analisi delle metriche di errore;
• conoscenza di PostgreSQL;
• esperienza con pgvector o tecnologie equivalenti per la ricerca vettoriale;
• conoscenza degli algoritmi k-NN;
• buona conoscenza della lingua inglese, scritta e parlata;
• Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Ingegneria delle Telecomunicazioni, Cybersecurity o discipline affini. Soft skills Completano il profilo:
• capacità di analisi e problem solving;
• autonomia operativa;
• approccio data-driven;
• capacità di lavorare su problematiche tecniche complesse;
• proattività;
• precisione;
• predisposizione al lavoro in team;
• orientamento alla qualità delle soluzioni. Modalità di lavoro Sede di riferimento: Milano Modalità: ibrida
• progettazione e sviluppo di soluzioni di Machine Learning e Generative AI;
• sviluppo e integrazione di sistemi basati su LLM;
• implementazione di architetture RAG – Retrieval-Augmented Generation;
• gestione e utilizzo di embedding e sistemi di ricerca vettoriale;
• sviluppo di servizi e microservizi in Python tramite FastAPI;
• containerizzazione delle applicazioni tramite Docker e/o Podman;
• integrazione delle soluzioni ML con database e componenti applicative;
• utilizzo di PostgreSQL e pgvector per la gestione e ricerca di rappresentazioni vettoriali;
• implementazione e utilizzo di algoritmi k-NN;
• attività di validazione e calibrazione statistica dei modelli;
• analisi delle performance e delle metriche di errore;
• applicazione di tecniche di calibrazione, inclusa la regressione isotonica;
• collaborazione con i team tecnici durante le fasi di sviluppo, integrazione e rilascio. Competenze tecniche Il/la candidato/a ideale possiede:
• almeno 4 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineering, Data Science, MLOps o analoghi;
• ottima conoscenza di Python;
• esperienza concreta con LLM;
• esperienza nello sviluppo di soluzioni RAG;
• conoscenza e utilizzo di embedding;
• esperienza nello sviluppo di servizi e microservizi tramite FastAPI;
• esperienza con Docker e/o Podman;
• conoscenza delle tecniche di calibrazione statistica dei modelli Machine Learning;
• esperienza con regressione isotonica;
• capacità di effettuare validazione dei modelli e analisi delle metriche di errore;
• conoscenza di PostgreSQL;
• esperienza con pgvector o tecnologie equivalenti per la ricerca vettoriale;
• conoscenza degli algoritmi k-NN;
• buona conoscenza della lingua inglese, scritta e parlata;
• Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Ingegneria delle Telecomunicazioni, Cybersecurity o discipline affini. Soft skills Completano il profilo:
• capacità di analisi e problem solving;
• autonomia operativa;
• approccio data-driven;
• capacità di lavorare su problematiche tecniche complesse;
• proattività;
• precisione;
• predisposizione al lavoro in team;
• orientamento alla qualità delle soluzioni. Modalità di lavoro Sede di riferimento: Milano Modalità: ibrida