Architettura e sviluppo della piattaforma AI/ML: progettare ed evolvere infrastrutture dati e AI su GCP, garantendo scalabilità, resilienza e performance per carichi AI/ML complessi
Deployment e industrializzazione AI: sviluppare pipeline dati automatizzate per alimentare modelli AI in tempo reale (API) e batch, con monitoraggio e gestione del ciclo di vita del modello
MLOps e Automazione: implementare processi CI/CD, provisioning automatizzato delle infrastrutture (IaC), orchestrazione con Kubernetes e monitoraggio continuo delle soluzioni
Integrazione di sistemi aziendali: garantire la comunicazione sicura tra modelli AI e sistemi interni tramite protocolli moderni (A2A, MCP)
Standard, Sicurezza e FinOps: definire e applicare best practice architetturali, controlli di sicurezza cloud (IAM, rete), governance dei dati e strategie di ottimizzazione costi
Supporto e collaborazione: agire da facilitatore tecnico per i team AI, Data Science e Product, fornendo infrastrutture dati e AI affidabili e performanti
Testing e qualità AI: validare modelli LLM e AI generativa in ottica di sicurezza, explainability e robustness

Laurea magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica, Matematica, Fisica o discipline affini
Esperienza consolidata nello sviluppo di soluzioni AI/ML cloud-native, preferibilmente su Google Cloud Platform (GCP)
Solide competenze in Cloud Data Engineering: utilizzo avanzato di BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Composer
Competenze in MLOps e automazione: CI/CD con GitHub Actions, Terraform per IaC, orchestrazione con Kubernetes e Docker
Sviluppo AI & Generative AI: Padronanza di Python (in particolare per data engineering e modelli AI) ed esperienza con framework come LangChain, Vertex AI, ADK, RAG, fine-tuning LLM, prompt engineering
Data Modeling e architetture dati scalabili: progettazione di ETL/ELT, data warehouse su GCP
Sviluppo API & Integrazione: costruzione di API RESTful scalabili, integrazione A2A/MCP
Cloud Security & FinOps: conoscenza di IAM, rete, cost control, ottimizzazione costi e governance

Ambiente di lavoro positivo, stimolante, aperto al confronto e volto all'innovazione e al miglioramento costante
Inserimento in un team giovane e dinamico
Coinvolgimento su progetti cross-sector
Possibilità di lavorare con tecnologie all'avanguardia
Percorso di carriera definito valutando periodicamente desideri e obiettivi di ciascuno
Piano di welfare e sistema incentivante
Percorsi di coaching e attività di team building, per lavorare meglio e non sentirsi estranei fra colleghi
Possibilità di lavorare da remoto con flessibilità nell'organizzazione delle proprie attività
Caffè, snack, frutta fresca e frutta secca in ufficio

MLOps – Generative AI Engineer

Key skills