ML Engineer

Il nostro obiettivo è sempre stato quello di creare e ampliare nel tempo un gruppo di persone qualificato, affidabile e disponibile; puntando su professionisti esperti, ma anche sulla formazione, investendo risorse nella crescita professionale. Dipendenti e collaboratori attraverso consolidate competenze tecniche, contribuiscono a rendere Craon un’azienda altamente qualificata e competitiva sul mercato ICT. Stiamo ricercando un middle Machine Learning Engineer con esperienza consolidata nello sviluppo e deployment di soluzioni ML scalabili su Databricks . Specializzato nella gestione di pipeline dati complesse, orchestrazione ML e MLOps, integrazione di modelli in produzione e ottimizzazione delle performance su infrastrutture cloud enterprise. È richiesta conoscenza di almeno uno dei principali cloud provider (Azure, AWS, GCP), con capacità di lavorare su pipeline distribuite e di gestire cluster, storage e servizi cloud in modo efficiente. Abituato a lavorare su progetti end-to-end : dall’ingestione e trasformazione dei dati, all’addestramento di modelli, al monitoraggio e retraining automatico in produzione. Forte attitudine alla collaborazione con data scientist, data engineer e team di prodotto per garantire soluzioni affidabili, scalabili e ad alto impatto. Competenze tecniche: Databricks & Big Data Esperienza avanzata con Databricks PySpark, Spark SQL per elaborazione batch e streaming Delta Lake, Lakehouse architecture, Delta Live Tables Workflow e orchestrazione con Databricks Jobs & Workflows MLflow per tracking esperimenti, versionamento modelli e deployment Machine Learning / MLOps Modellazione supervisionata e non supervisionata Feature engineering su dataset enterprise di grandi dimensioni Deployment di modelli ML / AI come microservizi o endpoint API Monitoraggio modelli, drift detection e pipeline di retraining automatico CI / CD per modelli tramite GitHub Actions, GitLab CI o Azure DevOps Cloud & Infrastruttura Conoscenza richiesta di almeno uno tra i principali cloud provider (Azure, AWS, GCP) Gestione cluster, networking, sicurezza e storage cloud (ADLS, S3, GCS) Deployment di workflow batch e real-time su cloud provider differenti Data Engineering ETL / ELT con PySpark e Delta Live Tables Gestione data lakehouse e grandi volumi di dati SQL avanzato e ottimizzazione query Backend & API Python (FastAPI / Flask) per servire modelli come microservizi Containerizzazione con Docker Orchestrazione workflow e gestione pipeline batch / real-time Tooling Git, CI / CD, Azure DevOps / GitHub Actions / GitLab CI Logging e monitoring (CloudWatch, Azure Monitor, GCP Stackdriver) IaC : Terraform o Bicep (nice‑to‑have) Soft Skills problem solving e pensiero analitico Capacità di lavorare in team multidisciplinari (data scientist, data engineer, product owner) Attitudine alla collaborazione e comunicazione efficace Autonomia nella gestione delle task e delle pipeline di lavoro Approccio pragmatico e orientato ai risultati Capacità di gestire progetti complessi e scadenze Sede : Milano (ibrido) La posizione contrattuale prevede un contratto a tempo indeterminato CNNL Commercio e servizi; RAL in relazione all’esperienza effettivamente maturata o contratto in P.IVA Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi. #J-18808-Ljbffr