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Responsabilità

• ›Progettare e costruire servizi backend e API scalabili con Django e PostgreSQL
• ›Progettare pipeline di dati che raccolgono, elaborano e unificano gli annunci immobiliari da centinaia di fonti
• ›Ottimizzare le prestazioni del database con le query spaziali PostGIS e la ricerca di similarità pgvector
• ›Costruire e mantenere l'infrastruttura su AWS con la containerizzazione Docker
• ›Collaborare con il team ML per integrare gli output dei modelli nei sistemi di produzione

Requisiti

• ›Almeno 5 anni di esperienza professionale nell'ingegneria backend
• ›Competenza approfondita in Python, Django e PostgreSQL
• ›Esperienza con sistemi distribuiti, pipeline di dati o infrastrutture di ricerca
• ›Familiarità con le pratiche DevOps: Docker, CI/CD, infrastruttura cloud
• ›Ottime capacità di problem solving e di lavorare in autonomia

Stack tecnologico

Responsabilità

• ›Addestrare e distribuire modelli NLP e di computer vision personalizzati per la comprensione degli immobili
• ›Costruire pipeline di embedding vettoriali per la ricerca semantica su milioni di annunci
• ›Sviluppare funzionalità basate sul ML: matching intelligente, valutazione immobiliare, rilevamento di anomalie
• ›Progettare sistemi di estrazione dati che ricavano informazioni strutturate da pagine di annunci non strutturate
• ›Configurare l'infrastruttura MLOps per l'addestramento, la valutazione e la distribuzione dei modelli

Requisiti

• ›Almeno 5 anni di esperienza nell'ingegneria del machine learning
• ›Solide basi in NLP, computer vision o recupero delle informazioni
• ›Esperienza pratica con PyTorch, Transformers e database vettoriali
• ›Esperienza comprovata nella distribuzione di modelli ML in produzione su larga scala
• ›Capacità di fare da ponte tra ricerca e ingegneria, trasformando i paper in prodotti

Stack tecnologico