Machine Learning Engineer

ph3Chi è TaDa? /h3 pSiamo una startup innovativa fondata a gennaio 2025 da Stefano, Beppe e Federico. /p pDialoghiamo con il contatore elettrico per disaggregare i consumi di energia. Attraverso l'analisi dei dati arriviamo al monitoraggio consapevole degli elettrodomestici e della casa. In pratica: usiamo i dati dell'energia per capire la casa. /p pSiamo partiti da una domanda: 'Cosa sai della tua casa?' La risposta breve e più vera: 'Niente, neanche quanto è grande'. Eppure dati e tecnologia esistono, finora però nessuno ha trovato il modo di metterli a disposizione. Noi ci stiamo provando. /p pLavoriamo con un modello B2B2C: forniamo ai partner business (società di vendita di energia, compagnie telefoniche, assicurazioni, banche, produttori di elettrodomestici e OTT) un servizio da offrire ai clienti consumer. /p pAd aprile 2025 abbiamo completato il nostro primo round di finanziamento, raccogliendo circa 2 milioni di euro con 2 fondi co-lead, 1 fondo follow e 11 angel investor che credono nella nostra magia. /p pVuoi saperne di più? Scopri cosa facciamo e chi siamo ( e /p h3Immagina un pixel /h3 p(è il titolo del nostro manifesto, lo trovi qui /p pAnzi, più semplice: immagina un momento. Un secondo qualsiasi della tua vita. Probabilmente hai pensato a un secondo importante, significativo. Che però non racconta tante cose: quello che è successo prima, quello che è successo dopo, quello che ti ha fatto provare. I momenti – come i pixel, i dati, le persone – valgono tanto da soli, ma valgono molto di più quando li mettiamo insieme. Quando proviamo a costruirci qualcosa. /p pEcco cinque parole che valgono tanto da sole e tantissimo messe insieme: /p ul liCuriosità – Cerchiamo instancabilmente nuove domande e risposte. /li liCoraggio – Affrontiamo le novità senza paura. Non temiamo il fallimento. /li liAnalisi – Scrutiamo oltre la superficie. La vera magia richiede precisione e comprensione profonda. /li liAttenzione – Guardiamo da vicino i dettagli, le persone e le parole. /li liResponsabilità – Usiamo i nostri poteri con saggezza, sappiamo di avere un impatto sul mondo. /li /ul pSai qual è la cosa più bella? Che possiamo riscriverlo e cambiarlo ogni giorno, credendo nella magia e urlando: 'TaDaje!'. /p h3Cosa farai /h3 pEntrerai nel team della startup e prenderai parte alla progettazione e sviluppo degli algoritmi dalla fase esplorativa e di ricerca fino all’ingerizzazione per un utilizzo su larga scala. Ti occuperai di curare le procedure di addestramento e post processing a partire dai dati grezzi e dalle ultime novità pubblicate a livello di ricerca scientifica. Lavorerai con un gruppo di colleghi composto da sviluppatori di algoritmi di Machine Learning, esperti di tecnologie Cloud e sviluppo software. /p pIn particolare: /p ul liSviluppare, implementare e ottimizzare modelli di Machine Learning e Deep Learning, specificamente progettati per dati di serie temporali di consumi elettrici, al fine di ottenere informazioni utili per la manutenzione predittiva e la disaggregazione dei consumi. /li liProgettare e sviluppare nuove funzionalità per il monitoraggio dello stato delle abitazioni attraverso i dati di consumo elettrico. /li liPre-processare dati di serie temporali su larga scala, garantendo l’estrazione di caratteristiche, la gestione della qualità dei dati di addestramento e la valutazione dei modelli. /li liMigliorare continuamente l’accuratezza e le prestazioni dei modelli, applicando le migliori pratiche in termini di qualità del software, controllo delle versioni e test. /li liCollaborare con figure interdisciplinari, anche esterne all'azienda, per garantire risultati di alta qualità, enfatizzando una gestione accurata dei dati, l’eccellenza tecnica e il rispetto delle scadenze. /li liRestare aggiornati sui più recenti progressi nell’elaborazione di serie temporali, Machine Learning e tecnologie di Deep Learning, promuovendo un apprendimento continuo all’interno del team. /li /ul h3Cosa serve, secondo noi /h3 ul liHai una laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica o campi correlati. /li liHai lavorato 2-3 anni con il Machine Learning, con focus sull’analisi di serie temporali e la modellazione predittiva. /li liHai buone competenze di programmazione in Python e hai familiarità con il suo stack di scientific computing (pytorch, numpy, sklearn, pandas). /li liHai familiarità con il deploy in produzione di modelli di machine learning / deep learning. /li liHai esperienza con sistemi di versionamento del codice (Git). /li liHai una buona conoscenza dell'inglese, sia scritto che parlato. /li /ul pConsideriamo un plus /p ul liEsperienza con cloud AWS /li /ul pMa soprattutto: sei una brava persona, hai voglia di scrivere assieme una bella storia e sposi i nostri valori ( Questo vale quanto tutto il resto, e per certi versi anche di più. /p h3Cosa offriamo /h3 ul liRAL tra 30.000€ e 40.000 + stock options. Crediamo nel valore di chi costruisce con noi. /li liIl posto di lavoro è ovunque. Abbiamo un ufficio a Milano: se vieni ci fa piacere, soprattutto nei primi tempi. Comunque, tua scelta, quando e se preferisci lavorare da altre parti (casa o cucuzzolo della montagna) vale l'ovunque. /li liIl tempo è tuo. Gestiscilo come meglio credi nel rispetto di quello degli altri. Ferie, permessi, orari avranno la burocrazia minima che riusciamo a costruire. Non siamo qui per perder tempo con la stupidità del controllo. /li liResponsabilità individuale e autoesigenza. Ci piacciono le persone che si autodeterminano, che ogni giorno pensano a come migliorare sé stesse, il contesto e la palla per il compagno di squadra. /li liLa gerarchia della competenza. Se hai una competenza in cui eccelli, decidi tu su quell'ambito. Crediamo le gerarchie siano imperfette per contenere la bellezza e il valore della diversità. /li liTante persone sono cresciute con noi. Meglio, siamo cresciuti assieme. /li /ul pQualche dettaglio in più su che tipo di persone cerchiamo ( /p pAh, ovviamente: /p ul lidotazione IT consona a ciò che ti serve /li li5 volte l’anno 2-3 giorni per vedersi di persona, a spese dell’azienda /li /ul h3TaDaje! /h3 pLo diciamo alla fine di ogni riunione, call, evento, bla bla bla. /p /p #J-18808-Ljbffr