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cosa farai
Stiamo cercando uno sviluppatore Back End per creare soluzioni software scalabili. Sarai parte di un team multidisciplinare e sarai la colonna portante dei nostri progetti, garantendo che tutto funzioni senza intoppi dietro le quinte.
Perché condividerai una visione tecnica e specialistica che guida lo sviluppo di soluzioni AI user-centric, armonizzando tecnologia, requisiti e contesto. Questo richiederà la padronanza di una vasta gamma di strumenti back-end e la flessibilità necessaria per adattarsi alle esigenze specifiche del progetto e per selezionare le tecnologie più idonee per la risoluzione dei problemi.
- Collaborare con i team di sviluppo e i product manager per ideare soluzioni software.
- Progettare l’architettura lato client e lato server.
- Sviluppare e gestire database e applicazioni.
- Creare API.
- Testare il software per garantire reattività ed efficienza.
- Risolvere problemi, debuggare e aggiornare il software.
- Creare impostazioni di sicurezza e protezione dei dati.
- Lavorare con data scientist e analisti per migliorare il software.
- Applicare modelli di machine learning in ambito NLP.
- Sviluppare soluzioni tecniche che includono LLM.
- Creare ambienti containerizzati utilizzando Docker per garantire un deployment uniforme e prevedibile.
- Gestire e orchestrare container in ambienti distribuiti utilizzando Kubernetes.
- Implementare pratiche MLOps per il testing, il deployment e il monitoraggio continuo dei modelli machine learning.
- Utilizzare strumenti DevOps per automatizzare il processo di sviluppo e deployment.
Lavorare in DOS vuol dire partecipare a un ecosistema orientato alla creazione del valore. Entrerai a far parte di un contesto che riconosce e incentiva la specializzazione, imparerai a conoscere e farai tuoi approcci metodologici differenti che ti aiuteranno a sviluppare la tua professionalità e a dare impulso al miglioramento e alla creazione dei modelli operativi.
Background
- Esperienza nello sviluppo di sistemi back-end utilizzando linguaggi di programmazione come Python, Java, Node.js, Maven o Gradle.
- Familiarità e competenza nell’utilizzo di framework di machine learning come TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
- Competenza nell’utilizzo di database relazionali (ad esempio, MySQL) e non relazionali (ad esempio, MongoDB) per gestire dati strutturati e non strutturati.
- Familiarità con database vettoriali e capacità di implementare soluzioni basate su di essi.
- Familiarità con tecnologie di datawarehouses e datalakehouses.
- Conoscenza dei sistemi di versionamento del codice, come Git.
- Esperienza nell’utilizzo di strumenti di collaborazione come Jira, Confluence, o simili.
- Conoscenza di Docker e Kubernetes per la creazione e la gestione di ambienti containerizzati.
- Capacità di lavorare in un ambiente collaborativo, partecipare attivamente a discussioni tecniche e proporre soluzioni innovative.
- Orientamento al problem-solving e capacità di affrontare sfide complesse con creatività.
- Laurea in ingegneria informatica, computer science o similare.
Soft Skills
- Eccellenti competenze di comunicazione e capacità di lavoro di squadra.
- Capacità organizzative.
- Mentalità analitica e grande attenzione ai dettagli.
- Visione d’insieme: flessibilità e innovazione.
- Efficacia operativa.
- Esperienza nel deployment e nell’ottimizzazione di modelli machine learning in produzione.
- Esperienza nello sviluppo di servizi web, API e applicazioni server-side.
- Conoscenza di MLOps, CI/CD e strumenti DevOps per automatizzare processi di sviluppo e deployment.