Machine Learning Engineer

Cosmico

connette il talento digitale con le organizzazioni e le esperienze che possono valorizzarlo e accrescerlo.

Siamo una startup e una community di talenti nei campi del Coding (sviluppo web e mobile), Design (UX/UI, Graphic e Motion Design), Marketing (Copywriting, Social Media, Art Direction) e Strategy & Data (PM/PMO, Data Expert). Collaboriamo con società di consulenza, agenzie digitali, grandi aziende e startup internazionali.

Siamo ossessionati dalla ricerca del vero talento: ogni giorno entriamo in contatto con professionisti digitali promettenti o affermati, coinvolgendoli in progetti ad alto impatto. Vogliamo creare una community di professionisti che crescano insieme, attraverso sfide condivise, scambio di esperienze e formazione continua. Non siamo un’agenzia di recruiting, ma una community in cui valorizzare e far emergere il talento.

COSA CERCHIAMO Per un nostro cliente, leader internazionale della consulenza tecnologica e di system integration, siamo alla ricerca di un* Machine Learning Engineer di seniority middle. La risorsa lavorerà all’interno di un team misto composto da consulenti interni e stakeholder del cliente, per contribuire all’industrializzazione di modelli di classificazione nell’ambito della creazione di una nuova data platform su AWS.

LE ATTIVITÀ Analisi esplorativa dei dati (EDA) e preparazione dei dataset. Feature engineering e ottimizzazione dei dataset per i modelli di classificazione. Industrializzazione dei modelli tramite pipeline ML e workflow automatizzati. Implementazione di endpoint di inferenza e processi di deployment. Collaborazione con il team di progetto per integrare i modelli nella nuova data platform AWS.

CHI CERCHIAMO Machine Learning Engineer con esperienza pratica su Python e Git. Competenza nella industrializzazione di modelli ML in contesti enterprise. Conoscenza operativa dei servizi AWS, in particolare: Lamda, API, Gateway, S3. Attitudine al lavoro in team e collaborazione con figure tecniche e di business.

COSA OFFRIAMO Partenza : dicembre 2025 Durata : 4 mesi Modalità : full-remote Rate : 250