Cosa farai
- Supporta l'implementazione di modelli e esperimenti di machine learning.
- Lavora con i dataset: pre-elaborazione, pulizia e formattazione.
- Esegui esperimenti, registra i risultati e documenta le evidenze.
- Leggi e riassumi paper o articoli di ricerca.
- Riproduci metodi da lavori esistenti e supporta prototipi e strumenti interni.
Cosa porti
- Comprensione di base dei concetti di machine learning e dei flussi di addestramento.
- Conoscenze di base di Python.
- Familiarità con almeno una libreria ML (PyTorch o TensorFlow).
- Capacità di seguire istruzioni tecniche e imparare in autonomia.
- Interesse per l'AI e disponibilità a sperimentare.
- Familiarità con Git e VS Code.
- Familiarità con agenti AI.
- Conoscenze di base di metodi di statistica matematica.
- Capacità di leggere, comprendere e implementare paper di ricerca.
- Extra: progetti personali, accademici o di corso in AI/ML ed esposizione a NLP, computer vision, NumPy o Pandas.
AI fluidità
Usa strumenti AI per la revisione della letteratura e il prototyping, ma mantieni gli esperimenti rigorosi e riproducibili.
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