Tech Architect

Tech Architect ML & AI Engineer | Advanced Analytics
Sedi: Roma, Milano, Bologna, Torino, Napoli, Padova
In Avanade siamo alla ricerca di

con almeno 5/6 anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale in contesti aziendali strutturati; competenze di people management.

Entrerai a far parte del team

Collaborerai con altri ML & AI Engineers, sviluppatori full stack AI, data engineers e solution architects per integrare modelli ML/AI in architetture cloud moderne.

Scriverai codice Python/PySpark di alta qualità e SQL per l'analisi e la trasformazione dei dati.

Lavorerai con modelli tradizionali di Machine Learning e Deep Learning.

Svilupperai soluzioni basate su Large Language Models, con conoscenza di tecnologie come RAG e agenti intelligenti.

Progetterai e svilupperai pipeline di ML e soluzioni AI, dalla fase di prototipazione alla messa in produzione

Utilizzerai strumenti di MLOps e DevOps per la gestione, versionamento e deployment dei modelli.

Contribuirai al confronto con i clienti, traducendo esigenze di business in soluzioni AI efficaci.

Competenze ed esperienze:

Solida conoscenza di Python per il Machine Learning e la Data Science.

Solida conoscenza di SQL e modellazione dei dati.

Esperienza con librerie di Machine Learning (es. Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Prophet).

Esperienza con i framework di Deep Learning (es. PyTorch, TensorFlow, Keras).

Familiarità con strumenti di MLOps (es. MLFlow).

Esperienza con Large Language Models, tecniche di prompting e sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Esperienza con piattaforme e servizi Cloud Microsoft come Azure OpenAI, Microsoft Fabric e/o Databricks (ML/GenAI).

Conoscenza delle pratiche di versionamento con Git, testing, CI/CD.

competenze di people management

Esperienza con i principali framework per LLM come LangChain, LangGraph e LlamaIndex.

Esperienza con LLM open-source (LLaMA, Mistral, Mixtral) e tecniche di ottimizzazione (LoRA, fine-tuning).

Esperienza con Hugging Face Transformers.

Esperienza con servizi come AI Foundry.

Esperienza in deployment di modelli AI su infrastrutture containerizzate (Docker, Kubernetes).

Certificazioni rilevanti in ambito AI/ML, tra cui:

Databricks: Machine Learning Associate, Machine Learning ---Professional, Databricks Certified GenAI Practitioner

Qualifications
Competenze ed esperienze:
Il Profilo Ideale Possiede Buona Parte Delle Seguenti Competenze

Solida conoscenza di Python per il Machine Learning e la Data Science.

Solida conoscenza di SQL e modellazione dei dati.

Esperienza con librerie di Machine Learning (es. Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Prophet).

Esperienza con i framework di Deep Learning (es. PyTorch, TensorFlow, Keras).

Familiarità con strumenti di MLOps (es. MLFlow).

Esperienza con Large Language Models, tecniche di prompting e sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Esperienza con piattaforme e servizi Cloud Microsoft come Azure OpenAI, Microsoft Fabric e/o Databricks (ML/GenAI).

Conoscenza delle pratiche di versionamento con Git, testing, CI/CD.

Nice To Have

Esperienza con i principali framework per LLM come LangChain, LangGraph e LlamaIndex.

Esperienza con LLM open-source (LLaMA, Mistral, Mixtral) e tecniche di ottimizzazione (LoRA, fine-tuning).

Esperienza con Hugging Face Transformers.

Esperienza con servizi come AI Foundry.

Esperienza in deployment di modelli AI su infrastrutture containerizzate (Docker, Kubernetes).

Certificazioni rilevanti in ambito AI/ML, tra cui:

Microsoft: AZ-900, AI-900, AI-102, AI-100, DP-100, DP-600

Databricks: Machine Learning Associate, Machine Learning ---Professional, Databricks Certified GenAI Practitioner

Il Tuo Profilo

Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science o discipline affini.

Analitic*, curios*, agile, orientat* alla qualità

Capacità di lavorare in team cross-funzionali e di comunicare efficacemente con stakeholder tecnici e non.