Intesa Sanpaolo
Junior Machine Learning Engineer
Intesa SanpaoloItaly4 hours ago
Full-timeInformation Technology, Engineering

Scopo e Attività


Nell'ambito del perimetro della Direzione Data & Artificial Intelligence Office struttura all'interno dell'area di Governo Chief Data, A.I, Innovation and Technology officer , siamo alla ricerca di un Machine Learning la cui mission sarà progettare, sviluppare e rilasciare soluzioni di Machine Learning e Generative AI, integrandole in produzione e collaborando attivamente con Machine Learning Engineer, Data Scientist, esperti di dominio e altre fabbriche applicative, sfruttando al contempo la piattaforma MLOps e LLMOps del gruppo.

Nell'ambito del perimetro della Direzione Data & Artificial Intelligence Office, struttura all'interno dell'area di Governo Chief Data, A.I, Innovation and Technology Officer, siamo alla ricerca di un Machine Learning Engineer.


Le tue attività includeranno:

  • Partecipazione a diverse fasi dei progetti di ML e di GenAI, in particolare:
  • Setup per definire le necessità architetturali e di strumenti;
  • Creazione di prototipi software per la gestione di pipeline di dati e modelli;
  • Ingegnerizzazione del codice in forma di pipeline che soddisfino i requisiti funzionali;
  • Ottimizzazione del codice con particolare attenzione a
  • Scalabilità
  • Robustezza
  • Modularità

secondo gli standard degli ambienti di produzione.

  • Aggiornamento continuo su tecnologie e metodologie di sviluppo.


Esperienza Richiesta


1-3 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineer


Qualifiche Richieste, Skills e Competenze


  • Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o Matematica, Data Science, Statistica, Matematica, Fisica o relativi ambiti quantitativi.
  • Sviluppo in Python
  • Manipolazione dei dati in Python
  • Versionamento del codice per mezzo di Git.
  • Librerie di ML e DL come scikit-learn e PyTorch


Possono costituire elementi di interesse ma non indispensabili le seguenti conoscenze:

  • Software testing e debugging.
  • Pipeline di ML, incluse le fasi di feature engineering, modeling, performance evaluation, monitoring.
  • Pipeline RAG.
  • Framework ad agenti come LangGraph, ADK e AG2.
  • DB SQL e NoSQL come PostgreSQL e MongoDB.
  • Kubernetes, Red Hat OpenShift.
  • Google Cloud Platform e/o Microsoft Azure.
  • Processamento dei big data con Spark
  • Gestione delle code Kafka.


Chi siamo


Siamo leader in Italia e uno dei principali gruppi bancari in Europa. Unisciti a noi e fai parte della nostra storia di successo! Con oltre 20 milioni di clienti in Italia e all'estero siamo un vero e proprio motore di crescita sostenibile con un forte impegno per l'ambiente e un impatto tangibile sulla società.

Le persone sono al centro, ce ne prendiamo cura impegnandoci nel creare una cultura inclusiva all'interno del Gruppo in cui tutti si sentano protagonisti e valorizzati.


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Key Skills

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