Machine Learning Engineer

Havant è l’evoluzione di SB Italia , storico gruppo italiano della Digital Innovation, per esprimere una visione sempre più internazionale e sostenere un percorso di crescita in linea con l’evoluzione del mercato e della trasformazione digitale.

Oggi Havant opera in sei Paesi europei – Belgio, Francia, Germania, Irlanda, Italia e Paesi Bassi – e può contare su un team di oltre 400 professionisti con competenze specialistiche nella

digitalizzazione

dei processi , nella

gestione e valorizzazione delle informazioni , nell’ Intelligenza

Artificiale , nella

data

governance , nella

sicurezza

e nella

compliance normativa .

Il Gruppo offre una

piattaforma integrata di soluzioni end-to-end

che copre l’intero ciclo di vita dei dati e dei processi aziendali: dall’Enterprise Content Management al BPM e Workflow Management, dalla firma elettronica, identità digitale e conservazione a norma all’AI applicata a dati, documenti e processi, fino a ERP, governo dei dati, analytics, cybersecurity e IT system management.

Un approccio che consente di supportare aziende e pubbliche amministrazioni in

progetti complessi di innovazione , garantendo

scalabilità ,

sicurezza ,

conformità

regolatoria

e

valore

misurabile

nel

tempo .

Attività:

La risorsa contribuirà attivamente alle seguenti attività:

Progettazione, sviluppo e ottimizzazione di modelli di Machine Learning per la risoluzione di problemi complessi e l’automazione di processi decisionali

Sviluppo, addestramento, validazione e testing di modelli ML e Deep Learning in autonomia

Ottimizzazione delle performance dei modelli tramite tecniche di tuning, validazione incrociata e monitoraggio continuo

Implementazione di pipeline ML end-to-end, dal preprocessing dei dati fino all’inferenza in produzione

Integrazione dei modelli AI all’interno di applicazioni enterprise e microservizi

Sviluppo di API ad alte prestazioni tramite FastAPI

Modellazione e validazione dei dati tramite Pydantic

Progettazione e gestione di architetture cloud su Microsoft Azure

Collaborazione con team di Data Engineering per la gestione dei flussi dati e delle pipeline di training/inference

Collaborazione con team di sviluppo software per garantire scalabilità, affidabilità ed efficienza delle soluzioni

Gestione della technical delivery di progetti AI complessi, garantendo qualità del codice, rispetto delle tempistiche e standard architetturali

Supporto tecnico e mentoring verso figure junior e mid-level

Aggiornamento continuo sulle tecnologie AI/ML, framework e best practice di sviluppo cloud-native

Almeno 5 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineer

Ottima conoscenza di Python e dei principali framework ML/DL

Esperienza nello sviluppo di API REST tramite FastAPI

Conoscenza approfondita di Pydantic per data modeling e validation

Esperienza nell’utilizzo di Microsoft Azure e dei principali servizi cloud correlati ad AI/ML

Esperienza nella progettazione di pipeline ML end-to-end

Capacità di integrazione dei modelli in sistemi di produzione scalabili

Conoscenza delle principali tecniche di training, validation, tuning e monitoraggio dei modelli

Esperienza con strumenti di versionamento codice, CI/CD e containerizzazione

Ottime capacità di problem solving e autonomia tecnica

Esperienza nella gestione della technical delivery e coordinamento tecnico progettuale

Saranno inoltre valutate positivamente:

Conoscenza di Docker e Kubernetes

Esperienza con MLOps e strumenti di model monitoring

Familiarità con framework NLP e soluzioni Generative AI

Esperienza con orchestrazione pipeline (Airflow, MLFlow, Azure ML, ecc.)

Conoscenza di pratiche DevOps e Infrastructure as Code

Esperienza in ambienti Agile/Scrum

Buone capacità comunicative e di collaborazione cross-team

Luogo di lavoro: Garbagnate Milanese (MI), possibilità di smart working (40%)

Il presente annuncio è rivolto a candidati ambosessi (L.903/77 – D. Lgs. n. 198/2006). I dati personali raccolti verranno trattati nel rispetto del Regolamento Ue 2016/679 (GDPR), ai soli fini della selezione del personale.

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