Ai engineer
Italia, Piemonte, TORINO Via Vincenzo Gioberti n.45/A, Industria aerospaziale, IT/Technology
| Luogo di lavoro: | Italia, Piemonte, TORINOVia Vincenzo Gioberti n.45/A |
|---|---|
| Settore: | Industria aerospaziale |
| Ruolo: | IT/Technology |
| Data ultimo aggiornamento: | 01/04/2026 Data di scadenza: 30/04/2026 |
Descrizione annuncio
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WinTime Spa, Agenzia per il Lavoro , filiale di Torino ,seleziona per società settore aerospace un AI Engineer che farà parte del team che si occupa di tutti gli aspetti ingegneristici dello sviluppo, dell'implementazione e della manutenzione dei sistemi di dati software .
ATTIVITA' PRINCIPALI
Definizione dell'applicazione AI, della progettazione, della formazione, della convalida e della documentazione
Implementare applicazioni innovative basate su tecnologie di intelligenza artificiale nel settore aerospaziale
Si offre tipologia di contratto e RAL commisurate all'effettiva seniority del candidato
I/Le candidati/e potranno inviare la propria risposta rilasciando specifica autorizzazione ai sensi del D. lgs. sulla Privacy (n° 196/03) al trattamento dei dati personali e GDPR 679/16.Tale ricerca professionale è rivolta ad ambo i sessi (L. 903/77)
LI-LL1
Vedi dettagli
| Salario mensile: | EUR 2000 - 2800 |
| Tipo di contratto: | Lavoro temporaneo a scopo assunzione |
| Durata dell'occupazione: | 12 + 12 |
| Inquadramento: | Impiegato |
Competenze richieste
COMPETENZE TECNICHE RICHIESTE
Laurea Magistrale in Ingegneria del Software o Data Science con voto elevato
Esperienza nella progettazione, formazione, validazione e distribuzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning
Esperienza con paradigmi supervisionati, non supervisionati e auto-supervisionati
Solida conoscenza delle architetture di modelli profondi (ad esempio, CNN, RNN, Transformers)
Conoscenza nello sviluppo di software con il linguaggio Python
Conoscenza progettazione e nell'implementazione di pipeline di dati che gestiscono dati strutturati e non strutturati, sfruttando framework e librerie di dati (ad esempio NumPy, Pandas, SciPy) e gestendo i metadati
Conoscenza framework di AI PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn per modelli di Machine Learning e Deep Learning
ATTIVITÀ AGGIUNTIVE (non obbligatorie, considerate un plus)
Esperienza nelle metodologie Agile
Conoscenza della tecnologia dei container e della distribuzione su Kubernetes
Conoscenza dei framework di elaborazione dati distribuiti, come Apache Spark
Conoscenza di ONNX per l'ottimizzazione dei modelli e l'interoperabilità
Mappa
