Machine Learning Engineer

• Comprendere problemi chimici e tradurli in obiettivi quantitativi e computazionali
• Analizzare dati NMR e altri dati spettroscopici o scientifici
• Progettare strategie di preprocessing, normalizzazione, allineamento, correzione della baseline e riduzione dimensionale
• Sviluppare modelli chemiometrici, statistici e di machine learning
• Progettare, implementare e addestrare reti neurali complesse per spettri e segnali scientifici
• Contribuire allo sviluppo di foundation model per la spettroscopia NMR
• Lavorare su pretraining, fine-tuning, transfer learning e apprendimento auto-supervisionato
• Sviluppare rappresentazioni generali di spettri, strutture molecolari e relazioni struttura-segnale
• Sperimentare architetture neurali e selezionare quelle adatte ai dati e al problema scientifico
• Confrontare modelli neurali avanzati con PCA, PLS, PLS-DA, clustering, classificazione e regressione multivariata
• Costruire dataset di grandi dimensioni e pipeline riproducibili per l’addestramento
• Definire criteri di validazione statistici, computazionali e chimici
• Analizzare interpretabilità, generalizzazione, robustezza e dominio di applicabilità
• Individuare errori, bias, data leakage e limiti dei dataset
• Curare qualità, tracciabilità e consistenza dei dati
• Contribuire a pipeline e servizi di machine learning pronti per la produzione
• Ottimizzare modelli e processi di inferenza per ambienti reali
• Collaborare con software engineer, ricercatori, partner scientifici e clienti
• Contribuire alle decisioni tecniche relative ai prodotti e ai progetti cliente
• Seguire progetti in settori differenti

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