Ingegnere AI / Machine Learning

modellidatimachine learningPythonintelligenza artificiale

Ruolo e responsabilità

Prepara set di dati, progetta e allena modelli, mette in produzione pipeline, valuta le prestazioni e collabora con gli stakeholder sui risultati reali.

Punti di forza chiave

Competenze tecniche32% (Job)
Pensiero analitico20% (Job)
Problem solving18% (Job)
Lavoro di squadra10% (Job)
Comunicazione10% (Job)
Creatività10% (Job)

Cosa significa per te

Lavoro di squadra – Collabora con team di dati, prodotto e ingegneria per fornire servizi ML affidabili.
Competenze tecniche – Costruisce e scala pipeline ML, dalla preparazione dei dati al deployment.
Pensiero analitico – Interpreta segnali ed esperimenti per scegliere l'approccio modellistico corretto.

Attività tipiche

Distribuire modelli tramite servizi o pipeline e monitorare accuratezza e deriva
Preparare set di dati, valutare le prestazioni e ottimizzare caratteristiche e iperparametri
Progettare e addestrare modelli di machine learning dal prototipo alla produzione

Lavoro quotidiano

Distribuisce modelli e monitora deriva o regressioni delle prestazioni
Revisiona i risultati degli esperimenti e le metriche dei modelli con i team di prodotto
Itera su pipeline di dati, caratteristiche e sessioni di addestramento

Istruzione consigliata

Utile ma non obbligatorio

Certificazioni Cloud ML
Corsi di AI responsabile o etica

Percorsi alternativi

Ingegnere di Ricerca Applicata
Ingegnere MLOps
Data Scientist

Ambiente di lavoro

Dimensione del team: Collabora all'interno di team multifunzionali di dati e prodotto
Datori di lavoro tipici: Aziende tecnologiche, laboratori di ricerca, imprese orientate ai dati
Contatto con le persone: Lavora a stretto contatto con data scientist, ingegneri e product manager
Livello di stress: Moderato con picchi vicino a rilasci o problemi di modello
Orario di lavoro: Orari per lo più flessibili con cicli di consegna basati su sprint