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1 Ingegnere delle Infrastrutture di Intelligenza Artificiale che contribuisca a costruire e ottimizzare le piattaforme e le infrastrutture necessarie per abilitare soluzioni di Artificial Intelligence a livello enterprise.

Mansioni:

Entrerai a far parte di un team multidisciplinare, lavorando a stretto contatto con Data Scientist, AI Engineer e Cloud Architect. Il tuo ruolo sarà abilitare l’esecuzione, la scalabilità e l’affidabilità delle soluzioni AI, garantendo che possano funzionare in ambienti complessi e mission-critical.
In particolare, ti occuperai di:

• Progettare, implementare e gestire infrastrutture cloud e on-premise per applicazioni AI e data-intensive;
• Definire e ottimizzare pipeline di calcolo distribuito (es. Spark, Ray, Dask);
• Sviluppare e mantenere piattaforme MLOps/DevOps per il ciclo di vita dei modelli (CI/CD, monitoring, retraining);
• Gestire cluster, container e orchestratori (Kubernetes, Openshift);
• Abilitare l’uso efficiente di risorse hardware specializzate (GPU, TPU);
• Monitorare le performance delle soluzioni AI in produzione e garantire scalabilità, resilienza e sicurezza;
• Collaborare con architetti IT e cloud per integrare le piattaforme AI negli ecosistemi aziendali.

Requisiti:

• Laurea in Informatica, Ingegneria o discipline affini;
• Esperienza nella gestione di infrastrutture per applicazioni AI e Big Data;
• Conoscenza di pratiche DevOps/MLOps e dei relativi strumenti (Jenkins, Azure DevOps, MLflow, Kubeflow);
• Ottima padronanza di container e orchestratori (Docker, Kubernetes, Openshift);
• Esperienza con framework di calcolo distribuito (Apache Spark, Ray, Dask);
• Conoscenza di almeno uno dei principali cloud provider (AWS, Azure, GCP);
• Buone competenze in linguaggi di programmazione come Python e Bash per scripting e automazione;
• Familiarità con piattaforme dati enterprise (Cloudera, Databricks).
• Ambizione, nel perseguire grandi obiettivi e nell'investire sul miglioramento continuo;
• Proattività, nell’anticipare e affrontare le sfide con iniziativa;
• Trasparenza, nel comunicare apertamente e fornire feedback costruttivi;
• Motivazione a migliorare e a crescere insieme agli altri, manifestando apertura al confronto per favorire la crescita collettiva e il raggiungimento degli obiettivi comuni.

Requisiti Preferibili:

• Esperienza nell’ottimizzazione di workload AI su GPU/TPU;
• Conoscenze di networking e sicurezza in ambienti cloud e hybrid;
• Esperienza con strumenti di monitoring e observability (Prometheus, Grafana, ELK).