Ai Vision Engineer

Costruire sistemi di visione artificiale basati su deep learning per applicazioni industriali reali, occupandoti di tutto: dai dati fino al software di produzione

• Esperienza nell'applicazione di tecniche di Machine Learning a problemi di Computer Vision, utilizzando framework di Deep Learning attuali (idealmente PyTorch)
• Solida comprensione sia degli algoritmi di Computer Vision classica che delle soluzioni basate sul Deep Learning
• Conoscenza pratica dei principali task di visione artificiale, inclusi Image Classification, Object Detection e Semantic/Instance Segmentation
• Padronanza nella gestione dell'intero ciclo di vita del Machine Learning, dalla raccolta e cura dei dati, al training di reti neurali, fino al deployment su macchine industriali
• Autonomia nella gestione, manutenzione e analisi di ampi dataset di immagini
• Spiccate capacità di troubleshooting e abilità nel debug di modelli e pipeline dei dati

• Background nello sviluppo di applicazioni di visione per ambienti industriali (l'esperienza nel settore conciario/delle pelli rappresenta un forte plus)
• Esperienza nel deployment di modelli di Deep Learning all'interno di applicazioni C++
• Conoscenza di concetti legati all'accelerazione hardware e degli ambienti di esecuzione per modelli di Computer Vision (es. GPU NVIDIA / CUDA, PC industriali o dispositivi edge)
• Esperienza con strumenti di MLOps per il tracciamento degli esperimenti e il versioning dei dati

• Orario flessibile
• Modalità di lavoro ibrida (fino a 3 giorni di smart working) o full remote
• Banca ore
• Budget annuale dedicato alla formazione utilizzabile per conferenze, corsi, workshop ed eventi
• Ampia area relax con poltrone, proiettore, impianto audio, ping pong, calcio balilla e strumenti musicali
• Zona pranzo e cucina rifornite e pranzo gratuito in un ottimo ristorante vicino all'ufficio
• Area verde con barbecue per le giornate estive
• Piano di welfare aziendale ricco e flessibile
• Eventi, feste, visite guidate, gite e attività di team building