Machine Learning Engineer

Descrizione dell'azienda ## Benvenuti in Kanadevia Inova, un leader globale dell'innovazione nel settore delle infrastrutture per i rifiuti, dove crediamo nel creare un futuro sostenibile attraverso la tecnologia e l'innovazione.  Trasformare i rifiuti in valore In Kanadevia Inova, siamo orgogliosi di essere all'avanguardia nella tecnologia waste-to-X. Non siamo solo gestori di rifiuti; siamo creatori di valore da ciò che le comunità scartano. Il vostro ruolo in Kanadevia Inova contribuisce direttamente a trasformare qualcosa che un tempo era considerato inutile - i rifiuti - in qualcosa di inestimabile: energia, calore, idrogeno, fertilizzante e oltre. Descrizione del lavoro ## • Industrializzare e operare soluzioni AI/ML trasformando i prototipi in applicazioni scalabili e pronte per la produzione. • Progettare, implementare e mantenere pipeline MLOps end-to-end che coprano l'addestramento, la validazione, il deployment, il monitoraggio e il retraining. • Collaborare strettamente con Data Scientist, Data Engineer, Software Engineer, Product Manager e stakeholder aziendali per fornire soluzioni AI. • Garantire affidabilità, sicurezza, conformità, integrità dei dati, prestazioni e governance durante l'intero ciclo di vita del machine learning. • Monitorare e ottimizzare le prestazioni dei modelli, risolvere problemi di produzione e supportare il miglioramento continuo facendo da mentore ai colleghi meno esperti. Qualifiche ## • MSc in Computer Science o in un campo STEM con un forte focus in informatica, oltre all'esperienza di lavoro in ambienti di sviluppo software agile. • Forti capacità di programmazione in Python e esperienza pratica con framework di machine learning come PyTorch, TensorFlow o Scikit-learn. • Solida comprensione delle pratiche MLOps, inclusi il deployment dei modelli, il versionamento, il monitoraggio e la gestione del ciclo di vita in ambienti di produzione. • Esperienza con piattaforme cloud (preferibilmente Azure), tecnologie di containerizzazione (Docker), API, database e sistemi distribuiti. • Conoscenza dei framework di data engineering e data processing; l'esperienza con IoT industriale, dati di serie temporali, computer vision o soluzioni Physics-AI è considerata un vantaggio. Informazioni aggiuntive ## Per le agenzie HR: Si prega di notare che non accettiamo candidature provenienti da agenzie. Grazie.