Data Scientist
U-Hopper sta cercando un Data Scientist con passione ed entusiasmo che si unisca al team nella sede di Trento, Italia.
L’azienda sviluppa soluzioni sartoriali di big data analytics e machine learning; è attualmente attiva in svariati mercati verticali (logistica, fintech, sport, digital marketing) ed ha molteplici progetti attivi contemporaneamente.
La sfida posta al candidato è di supportare l’azienda nella produzione di soluzioni di Machine Learning/Deep Learning (ML/DL) in grado di soddisfare le necessità dei clienti. Questo include:
- partecipazione a riunioni tecniche finalizzate alla comprensione delle esigenze dei clienti/all’illustrazione del lavoro svolto o in fase di svolgimento;
- gestione dei dataset a disposizione, con particolare attenzione alla loro completezza, uniformità ed eventuale integrazione con dataset terzi;
- ideazione e prototipazione di modelli di Machine/Deep Learning;
- supporto allo sviluppo, al testing e all’integrazione dei medesimi nell’infrastruttura software dei clienti.
Saltuariamente al candidato potrà inoltre essere richiesto di:
- supportare il drafting di domande di partecipazione a bandi di concorso dell’Unione Europea e/o della Pubblica Amministrazione per lo sviluppo di soluzioni di ML/DL;
- svolgere interventi formativi sui principi e le tecniche basilari di ML.
Il candidato si unirà ad un team tecnico composto da 7 persone.
L’ambiente di lavoro è giovanile ed internazionale. La posizione offre una retribuzione interessante allineata alle qualifiche professionali.
Luogo: Trento / remoteTipo di contratto: tempo pieno
Formazione / Esperienze
È richiesta Laurea Magistrale (o equivalente) in Matematica, Fisica, Informatica o discipline correlate, in aggiunta a un’esperienza pregressa nello sviluppo di soluzioni di ML/DL.
Competenze richieste
- Conoscenza delle principali tecniche/algoritmi di ML/DL in ambito supervised e unsupervised, quali, per esempio (l’elenco non vuole essere esaustivo), Linear Regression, Logistic Regression, K-Nearest Neighbours, Decision Trees, Random Forests, XGBoost, SVM, Naive Bayes, K-Means, DBSCAN, LSTM, GRU, Ensemble Learning.
- Abilità nell’ideare, sviluppare e testare soluzioni basate sulle tecniche di cui al punto precedente.
- Conoscenza di Python e delle sue principali librerie per la gestione, l’analisi e la rappresentazione grafica dei dati (pandas, NumPy, scikit-learn, SciPy, PyTorch, Keras, Matplotlib, …).
- Conoscenza dei sistemi di versioning (.git).
- È richiesta una buona conoscenza della lingua inglese (la conoscenza dell'italiano è un vantaggio).
- Abilità nel lavoro in team e in un ambiente internazionale.
- Capacità di gestire i picchi di lavoro.
- Proattività nel problem solving.
- Prioritizzazione e capacità di gestione del tempo.
- Proattività nell'imparare nuove tecnologie.
Se sei interessato a questa posizione, scrivici un'email includendo un CV e una lettera di presentazione e specificando nell'oggetto: 2022-Data-Science.