TXT e-Tech, parte del TXT Group, per la divisione Aerospace & Aviation, è alla ricerca di una figura di Software Developer da inserire in progetti dedicati alla progettazione e allo sviluppo di soluzioni basate su modelli di Machine Learning / Deep Learning per un importante cliente del settore. La risorsa selezionata sarà coinvolta in tutte le fasi del ciclo di vita del software, operando in un contesto tecnico strutturato e orientato alla qualità.

Principali responsabilità:
Sviluppo, addestramento, validazione e integrazione di modelli di Machine Learning / Deep Learning;
Validazione, ottimizzazione e testing dei modelli sviluppati;
Costruzione e manutenzione di pipeline di training e inferenza end-to-end;
Integrazione dei modelli ML nel resto dell'architettura applicativa;
Manutenzione ed evoluzione delle componenti ML esistenti;
Analisi dell’architettura software e gestione dei requisiti.

Competenze tecniche richieste:
Esperienza lavorativa consolidata di 1-2 anni in un ruolo analogo;
Esperienza con PyTorch (o framework di Deep Learning equivalenti), incluse reti neurali;




Esperienza con NumPy;
Esperienza nella costruzione di pipeline di training e inferenza;
Buona conoscenza di Python per lo sviluppo backend (es. FastAPI, Flask, Django);
Esperienza nella progettazione e integrazione di API (REST, gRPC);
Buona conoscenza di database relazionali (PostgreSQL) e non-relazionali (Mongo);

Nice to have:
Buona conoscenza di JavaScript;
Familiarità con framework frontend (React);
Familiarità con sistemi Linux e principali strumenti di amministrazione;
Esperienza con Docker;
Familiarità con Kubernetes per orchestrazione e deploy in ambienti cloud.

Formazione: laurea triennale e/o magistrale in Informatica o Ingegneria Informatica.

Cosa offriamo:
Percorso di crescita competente attraverso affiancamento e formazione continua
Il contratto offerto per questa posizione è a tempo indeterminato e la retribuzione prevista per questa posizione è compresa tra EUR 29.000€ e

📌 Machine Learning Engineer (Torino)
🏢 TXT e-solutions
📍 Torino