Overview SW House, 200+ dipendenti Team AI & Data Il nostro cliente è un'importante realtà specializzata nello sviluppo di soluzioni tecnologiche e servizi informativi per il settore finanziario. Responsabilità Progettazione e implementazione di pipeline avanzate di data preparation e data cleaning, gestendo encoding, normalizzazione, casting e trasformazioni strutturate. Addestramento, valutazione e ottimizzazione di modelli di Machine Learning in contesti enterprise, garantendo standard elevati di solidità metodologica, riproducibilità e tracciabilità. Applicazione di tecniche di analisi statistica avanzata (fit di distribuzioni, regressioni, test statistici) a supporto delle decisioni strategiche. Sviluppo di soluzioni ML integrate con più applicazioni e ambienti, curando configurazioni, mapping locali e orchestrazione delle componenti. Utilizzo di servizi AWS (es. Boto3, Glue, Athena, S3) con attenzione a permessi, sicurezza e partizionamenti dati. Containerizzazione di applicazioni e pipeline tramite Docker o Podman, garantendo portabilità e scalabilità. Progettazione e integrazione di API REST per l'esposizione di servizi intelligenti. Scrittura e ottimizzazione di query SQL su dataset ad alto volume. Presentazione di risultati, insight e documentazione tecnica in modo chiaro ed efficace, interfacciandosi con stakeholder tecnici e di business. Competenze ed esperienza Solida esperienza con Python applicato al Machine Learning e Data Analysis. Conoscenza avanzata di statistica e probabilità (PDF, CDF, distribuzioni, regressioni, p‑value, test statistici). Esperienza operativa su AWS. Ottima padronanza di SQL, con capacità di ottimizzazione delle query. Esperienza nella gestione di container con Docker o Podman. Buona comprensione dell'architettura e del funzionamento delle API REST. Completa l'offerta 2 giorni di smart working Inquadramento secondo CCNL del settore bancario/finanziario Buoni pasto #J-18808-Ljbffr