Machine Learning Engineer (ELE-ST)
Job Description:
Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60\.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese.
All’interno dell'unità organizzativa *Artificial Intelligence \& Big Data Technologies* della Electronics Division stiamo cercando un/a *Machine Learning Engineer* per la nostra sede di *Roma Tiburtina Km. 12,400\.*
La persona si occuperà principalmente delle seguenti attività:
- Analisi del problema da risolvere tramite tecniche di AI/ML
- Definizione e implementazione dell’architettura dei modelli di ML
- Training e validazione dei modelli implementati
- Integrazione dei modelli di ML con il sistema per cui sono stati realizzati
- Laurea magistrale in Informatica / Ingegneria Informatica o affini
- Junior: 1\-3 anni di esperienza;
- Ottima conoscenza dei principali framework di Machine Learning (e.g. Pytorch, Tensorflow\+Keras, ONNX, etc.)
- Buona conoscenza dei modelli di Machine Learning più utilizzati e dei Foundation Models
- Ottima conoscenza dei linguaggi di programmazione Python e C/C\+\+
- Ottima conoscenza dei fondamenti dell’informatica
- Proattività;
- capacità di lavorare in gruppo;
- attitudine al problem solving;
- flessibilità nell'occuparsi di argomenti al di fuori del proprio dominio di competenza.
- Buona conoscenza inglese scritto e parlato
- Conoscenza del sistema operativo Linux e Windows
- Conoscenza di sistemi di Versioning (e.g. GIT, SVN, etc.)
- Conoscenza di sistemi di Continuous Integration (e.g. Jenkins, etc.)
- Conoscenza di programmi per la progettazione SW tramite UML
- Conoscenza di tool per la catena MLOps in generale
La/il candidata/o ideale offre la propria disponibilità a svolgere l’attività lavorativa principalmente in sede e ad effettuare trasferte di breve/media durata, dopo adeguato training on the job, in Italia e/o all’estero.
*Coinvolgimento, valorizzazione delle competenze, cura del* *benessere* *e della* *sicurezza delle persone*** *sono i cardini della nostra cultura aziendale.*
*Ci impegniamo ogni giorno a favorire un ambiente di lavoro* *inclusivo e stimolante, promuovendo attivamente i principi di* *inclusione, equità e valorizzazione delle diversità****.*
*Cosa offriamo?*
- *Il nostro contratto collettivo del lavoro di riferimento è il CCNL per Industria Metalmeccanica Privata e della Installazione di Impianti;*
- *Modalità di lavoro: Ibrida;*
- *Categoria contrattuale: Impiegato;*
- *Tipologia contrattuale: tempo indeterminato/ determinato/ somministrazione (con eventuale durata);*
- *Retribuzione annua lorda (RAL)/ range retributivo: €32\.731,92 \- €40\.000*
- *Tredicesima mensilità;*
- *Premialità legata ai risultati di Business;*
- *Buoni Welfare dal valore di 250 euro annui;*
- *Mensa aziendale;*
- *Opportunità di formazione e aggiornamento continuo delle competenze professionali e delle soft skill;*
- *Benessere: mettiamo al primo posto il benessere economico, fisico, sociale e psicologico delle nostre persone, offrendo molteplici soluzioni vicine alle loro esigenze.*
*Aspettiamo la tua candidatura: inviaci il tuo CV entro* *tre settimane*** *dall’apertura dell’annuncio di lavoro.*
*Come funziona il processo di selezione?*
*A seguito della raccolta delle candidature, vengono valutati e identificati i CV maggiormente in linea con i requisiti richiesti.*
*Le/i candidate/i selezionate/i sostengono un colloquio conoscitivo con il team delle Risorse Umane, motivazionale e attitudinale, seguito da un’intervista di approfondimento tecnico con il Business.*
*Al termine del processo, alla persona viene restituito un feedback, sia in caso di esito positivo che negativo.*
Seniority:
Primary Location:
IT \- Roma \- Via Tiburtina KM12,400Additional Locations:
Contract Type:
PermanentHybrid Working:
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