Solida conoscenza di algoritmi di machine learning (supervisionati e non supervisionati) Esperienza con linguaggi di programmazione (Python e/o R) Uso di framework di machine learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) Capacità di ingegneria del software: Git, testing, debugging, CI/CD Esperienza con strumenti di containerizzazione e deployment (Docker, Kubernetes) Conoscenza di pipeline di machine learning e MLOps Abilità nel data preprocessing e data cleaning
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