Internship Machine Learning Engineering

  • Bologna
  • Crif

CRIF, prestigioso ed innovativo Gruppo internazionale specializzato in soluzioni informative, modelli decisionali, outsourcing, software e servizi consulenziali per supportare banche, società finanziarie, assicurazioni, utilities e imprese in ogni fase della relazione con il cliente.

Ricerca una figura di: Internship Machine Learning Engineering

L’area “Advanced Analytics Global” è il Centro di Eccellenza di CRIF che combina le migliori competenze di Data Science, Data Engineering e Dataviz. Siamo un gruppo eclettico, giovane ed in rapida crescita. Il nostro stile della casa è basato su passione, collaborazione, supporto, creatività ed innovazione.

La figura verrà inserita nel team MLOps e avrà l'opportunità di contribuire alla creazione di un ambiente cloud based per la gestione dei dati e l'addestramento dei modelli di machine learning. Durante lo stage, sarà possibile esplorare diverse tematiche legate all’uso delle risorse cloud in supporto della Data Science, tra cui:

  1. Integrazione di risorse SaaS/PaaS in un unico ambiente funzionale
  2. Design e implementazione di workflow su piattaforme per il Data Engineering
  3. Utilizzo di risorse cloud per l’addestramento di modelli di Machine Learning

Requisiti:

  • Laurea in Ingegneria Informatica, Ingegneria Matematica, Data Science
  • Conoscenza di python e della programmazione orientata agli oggetti
  • Forte interesse per i servizi cloud native
  • Competenze nell’ambito dell’analisi dei dati e del machine learning
  • Capacità di lavorare in team, propensione all’innovazione, precisione
  • Buona padronanza della lingua inglese (livello B1/B2)

Nice to have:

  • Conoscenza delle principali distribuzioni GNU/Linux
  • Competenze in ambito GIS o text mining
  • Conoscenza di Airflow o equivalenti
  • Conoscenza di uno tra i principali framework web basati su Python

Si offre un ambiente di lavoro dinamico ed in forte crescita e un rimborso spese di 1 euro mensili. Ci impegniamo a creare un ambiente sicuro e inclusivo, basato sul rispetto reciproco e la valorizzazione delle diversità, offrendo pari opportunità di lavoro a tutti i candidati qualificati.

#J-18808-Ljbffr