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Esperienza in ML: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Xgboost, SpaCy.

DataOps & Engineering: pipeline ETL robuste e preparazione dati efficiente.

Backend Dev: integrazione ML senza problemi.

MLOps: ottimizzazione del ciclo di vita del ML.

Servizi AWS: S3, SageMaker, EC2, DynamoDB, Lambda, QuickSight.

Database: Redis, Elasticsearch, MySQL, PostgreSQL, MongoDB.

Visualizzazione & Strumenti: Matplotlib, Plotly.

DevOps: Jira, Git, Jenkins, RabbitMQ, Celery, Airflow, Kubeflow.

Deployment: Docker, Kubernetes.

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