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AI ENGINEER  

Sede

Italia, Piemonte, TORINO

Settore:

Industria aerospaziale

Ruolo:

Informatica/Tecnologia

Data ultimo aggiornamento: 01/07/2026

Sito web:

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Candidati

WinTime Spa, Agenzia per il Lavoro , filiale di Torino ,seleziona per società settore aerospace un AI Engineer che farà parte del team che si occupa di tutti gli aspetti ingegneristici dello sviluppo, dell'implementazione e della manutenzione dei sistemi di dati software .

ATTIVITA' PRINCIPALI

Definizione dell'applicazione AI, della progettazione, della formazione, della convalida e della documentazione

Implementare applicazioni innovative basate su tecnologie di intelligenza artificiale nel settore aerospaziale

Si offre tipologia di contratto e RAL commisurate all'effettiva seniority del candidato, a partire da 30K a 34K

"II/Le candidati/e potranno inviare la propria candidatura attraverso il sito www.wintimelavoro.it, rilasciando specifica autorizzazione ai sensi del Regolamento (UE) 2016/679 sulla protezione dei dati personali. Vedi informativa privacy su www.wintimelavoro.it.

Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi D.lgs. 198/06, 215/03 e 216/03"

LI-LL1

Vedi dettagli

Salario lordo mensile: EUR 2000 - 2800

Tipo di contratto: Lavoro temporaneo a scopo assunzione

Competenze richieste

COMPETENZE TECNICHE RICHIESTE

Laurea Magistrale in Ingegneria del Software o Data Science con voto elevato

Esperienza  nella progettazione, formazione, validazione e distribuzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning

Esperienza con paradigmi supervisionati, non supervisionati e auto-supervisionati 

Solida conoscenza delle architetture di modelli profondi (ad esempio, CNN, RNN, Transformers)

Conoscenza nello sviluppo di software con il linguaggio Python

Conoscenza  progettazione e nell'implementazione di pipeline di dati che gestiscono dati strutturati e non strutturati, sfruttando framework e librerie di dati (ad esempio NumPy, Pandas, SciPy) e gestendo i metadati

Conoscenza framework di AI PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn per modelli di Machine Learning e Deep Learning

ATTIVITÀ AGGIUNTIVE (non obbligatorie, considerate un plus) 

Esperienza nelle metodologie Agile 

Conoscenza della tecnologia dei container e della distribuzione su Kubernetes 

Conoscenza dei framework di elaborazione dati distribuiti, come Apache Spark 

Conoscenza di ONNX per l'ottimizzazione dei modelli e l'interoperabilità

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