Machine Learning Engineer
Nell’ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT
- Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando una figura di Machine Learning Engineer da inserire nel team di di un nostro cliente, attivo su progettualità Telco e PA. Sedi di Lavoro: Roma, 2 giorni di lavoro da remoto a settimana. RAL: fino a 40.000€ a seconda della competenza della persona. Contratto: assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico. L'offerta include Premio a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato in presenza, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.
Requisiti:
• Almeno 2-3 anni di esperienza nel ruolo;
• Microsoft Fabric Lakehouse;
• Fabric Notebooks (Python, Spark);
• Data Cleansing, Data Validation e Data Preparation;
• Feature Engineering e Dataset Preparation;
• Training, Validation e Tuning di modelli ML (classification e anomaly detection);
• MLFlow ed experiment tracking su Fabric;
• Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Spark ML, Power BI;
• Git, CI/CD, deployment/monitoraggio di pipeline ML su Fabric;
• GitHub Copilot & VS Code;
• Italiano fluente / uso professionale.
- Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando una figura di Machine Learning Engineer da inserire nel team di di un nostro cliente, attivo su progettualità Telco e PA. Sedi di Lavoro: Roma, 2 giorni di lavoro da remoto a settimana. RAL: fino a 40.000€ a seconda della competenza della persona. Contratto: assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico. L'offerta include Premio a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato in presenza, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.
Requisiti:
• Almeno 2-3 anni di esperienza nel ruolo;
• Microsoft Fabric Lakehouse;
• Fabric Notebooks (Python, Spark);
• Data Cleansing, Data Validation e Data Preparation;
• Feature Engineering e Dataset Preparation;
• Training, Validation e Tuning di modelli ML (classification e anomaly detection);
• MLFlow ed experiment tracking su Fabric;
• Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Spark ML, Power BI;
• Git, CI/CD, deployment/monitoraggio di pipeline ML su Fabric;
• GitHub Copilot & VS Code;
• Italiano fluente / uso professionale.