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Sviluppatore Full Stack JavaScript Senior (3)
Sei un appassionato di JavaScript e vuoi contribuire alla creazione di prodotti digitali innovativi? Stiamo cercando un sviluppatore full stack senior con una profonda conoscenza di Node.js e MongoDB per far parte del nostro team.
Responsabilità:
- Progettare e sviluppare applicazioni web scalabili e performanti.
- Progettare e sviluppare applicazioni di backend resilienti, scalabili , e performanti.
- Collaborare con il team per definire le architetture e le soluzioni tecniche.
- Implementare processi DevOps per automatizzare il deployment e il monitoraggio delle applicazioni.
Requisiti:
- Esperienza significativa nello sviluppo di applicazioni Node.js.
- Ottima conoscenza di MongoDB e altri database NoSQL, quali elasticsearch e redis.
- Esperienza con strumenti DevOps come Docker, Kubernetes, CI/CD.
- Conoscenza di framework JavaScript moderni (React, Angular, Vue).
- Capacità di lavorare in autonomia e in team.
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Sviluppatore Full Stack Senior per Progetti Scalabili (2)
Desideriamo ingaggiare un esperto sviluppatore full stack per contribuire alla realizzazione di ambiziosi progetti su larga scala. Il candidato ideale avrà un background solido nello sviluppo di applicazioni web complesse e un'approfondita conoscenza delle tecnologie cloud e containerization.
Responsabilità:
- Definire l'architettura tecnica delle nostre applicazioni, garantendo scalabilità, performance e manutenibilità.
- Guidare lo sviluppo di nuove funzionalità e la risoluzione di problemi complessi.
- Collaborare con il team per stimare lo sforzo e pianificare le attività, internamente e con il cliente.
- Assicurare la qualità del codice attraverso la scrittura di test unitari e di integrazione.
- Promuovere l'adozione di best practice di sviluppo e DevOps.
- Mentorship: Supportare la crescita professionale dei membri del team.
Requisiti:
- Esperienza consolidata nello sviluppo full stack con Node.js, MongoDB e framework JavaScript moderni.
- Profonda conoscenza di Kubernetes e containerizzazione.
- Capacità dimostrate come solution architect nella progettazione di soluzioni scalabili e performanti.
- Esperienza nella gestione di progetti complessi, dalla fase di ideazione fino al deployment in produzione.
- Conoscenza approfondita dei principi DevOps e degli strumenti correlati (CI/CD, infrastruttura as a code).
- Ottime capacità di comunicazione e lavoro in team.
Competenze richieste:
- Esperienza pluriennale nello sviluppo di applicazioni Node.js e MongoDB in ambienti ad alta disponibilità.
- Padronanza di Kubernetes e degli strumenti di orchestrazione dei container.
- Capacità di tradurre i requisiti di business in soluzioni tecniche solide e scalabili.
- Track record di successo nella gestione di progetti complessi e nella collaborazione con team multidisciplinari.
- Conoscenza delle best practice per lo sviluppo di software di qualità e la sicurezza delle applicazioni.
- Conoscenze di cloud computing (AWS è un plus) per la gestione di una infrastruttura in cloud.
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Ricercatore Data Scientist (3)
Il Ricercatore Data Scientist è un professionista altamente qualificato che si occupa di condurre ricerche avanzate e sviluppare soluzioni innovative nel campo della scienza dei dati.
Questa posizione richiede competenze avanzate nell'analisi dei dati, nell'applicazione di algoritmi di machine learning e nella capacità di tradurre i risultati della ricerca in insight e raccomandazioni significative.
Responsabilità:
- Analisi dei Dati: Raccogliere, pulire e analizzare dati complessi provenienti da varie fonti per identificare tendenze, modelli e insight rilevanti.
- Sviluppo di Modelli: Progettare, sviluppare e implementare modelli di machine learning e algoritmi statistici per risolvere problemi aziendali specifici.
- Ricerca e Sperimentazione: Condurre ricerche avanzate nel campo della scienza dei dati per rimanere aggiornati sulle nuove tecniche e tecnologie emergenti.
- Comunicazione dei Risultati: Comunicare in modo chiaro i risultati delle analisi e dei modelli alle parti interessate, utilizzando visualizzazioni dei dati e relazioni tecniche.
- Collaborazione Interfunzionale: Collaborare con team interfunzionali, tra cui ingegneri del software, analisti aziendali e responsabili delle decisioni strategiche per tradurre i risultati della ricerca in azioni concrete.
- Ottimizzazione e Scaling: Ottimizzare i modelli esistenti per garantire prestazioni efficienti su larga scala e in situazioni del mondo reale.
- Sicurezza dei Dati: Assicurarsi che i dati siano gestiti in modo sicuro e rispettino le normative sulla privacy dei dati.
Requisiti:
- Laurea o laurea magistrale in informatica, statistica, matematica, scienze o campo correlato (STEM).
- Conoscenza approfondita di algoritmi di machine learning, inclusi reti neurali, alberi decisionali, regressione e clustering.
- Abilità di comunicazione e capacità di presentare risultati in modo chiaro e comprensibile.
- Capacità di lavorare in team e adattarsi a un ambiente di lavoro dinamico.
- Abilità analitiche e capacità di risolvere problemi complessi.
- Capacità di acquisire, integrare e analizzare dati provenienti da diverse fonti, discipline e aree eterogenee, comprese quelle non tecniche, al fine di trarre insight significativi.
- Esperienza nella creazione di modelli analitici che tengano conto delle variabili provenienti da ambiti diversi e nella gestione delle sfide di dimensionalità e eterogeneità dei dati
- Conoscenza avanzata delle tecniche di estrazione di feature, riduzione della dimensionalità e tecniche di analisi multivariata
- Capacità di interpretare i risultati dell'analisi multidisciplinare in un contesto accademico o scientifico e tradurli in raccomandazioni pratiche
(i seguenti requisiti sono strettamente tecnici e, a giudicare dal progetto, potrebbero non essere necessari)
- Conoscenza avanzata di linguaggi di programmazione come Python e strumenti di analisi dei dati come pandas, numpy e scikit-learn.
- Esperienza nel lavoro con database e conoscenza di SQL.
- Competenza nell'utilizzo di librerie di machine learning e framework come TensorFlow, PyTorch, o scikit-learn.
Formazione e Certificazioni:
- Certificazioni pertinenti in Data Science, Machine Learning o campi correlati sono un plus.
- Partecipazione a conferenze e corsi di aggiornamento nel campo della scienza dei dati.