Machine Learning Operations Engineer

CHI SIAMO?

AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy. Presente in 14 Paesi europei con oltre 7.500 dipendenti, abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.

POSIZIONE: MACHINE LEARNING OPERATIONS ENGINEER - FULL REMOTE

1. IL TUO RUOLO

• Entrerai a far parte di un team tecnico dedicato allo sviluppo e all'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale.
• Ti occuperai della gestione delle pipeline MLOps, accompagnando i modelli AI dalle fasi di sviluppo fino al deployment in produzione.
• Sarai coinvolto nelle attività di deployment e orchestrazione dei modelli in ambienti produttivi, garantendone affidabilità e continuità operativa.
• Ti occuperai del monitoraggio dei modelli e della gestione del versioning, contribuendo a rendere il ciclo di vita delle soluzioni AI tracciabile e automatizzato.
• Collaborerai con sviluppatori, Data Scientist, Machine Learning Engineer e altri professionisti tecnici per migliorare i processi di rilascio e gestione dei modelli.

2. LE TUE MANSIONI

• Gestire e sviluppare pipeline MLOps per modelli AI/ML.
• Curare il deployment e l'orchestrazione dei modelli in ambienti produttivi.
• Implementare sistemi di monitoraggio delle performance e del comportamento dei modelli.
• Gestire il versioning dei modelli e degli artefatti associati.
• Automatizzare i processi di build, test e deployment attraverso pipeline CI/CD.
• Collaborare con i team tecnici per ottimizzare l'affidabilità e l'efficienza delle soluzioni AI.
• Supportare la gestione e la risoluzione di problematiche relative alle pipeline e agli ambienti produttivi.
• Contribuire all'evoluzione delle infrastrutture necessarie per l'esecuzione dei modelli AI.
• Documentare processi, configurazioni e procedure operative.
• Contribuire al miglioramento continuo dei processi MLOps e delle metodologie di deployment.

3. I REQUISITI

• Esperienza di livello medio-alto in ambito MLOps, DevOps, Machine Learning Engineering o ruoli affini.
• Esperienza nella gestione di pipeline per il deployment di modelli AI/ML.
• Buona conoscenza dei processi CI/CD e delle metodologie di automazione.
• Esperienza nella gestione del versioning e del ciclo di vita dei modelli.
• Conoscenza di strumenti e tecnologie per deployment, orchestrazione e monitoring.
• Buone capacità di analisi e problem solving.
• Capacità di lavorare in autonomia e di collaborare efficacemente all'interno di team tecnici.
• Approccio orientato all'automazione, alla scalabilità e all'affidabilità delle soluzioni.

Costituirà titolo preferenziale:

• Conoscenza di Docker e Kubernetes.
• Esperienza in ambienti cloud.
• Conoscenza di strumenti di model tracking e gestione degli esperimenti.
• Familiarità con strumenti di Infrastructure as Code.
• Esperienza nella gestione di architetture distribuite.
• Conoscenza di framework e tecnologie per l'implementazione di soluzioni AI/ML in produzione.

4. COSA OFFRIAMO

• La retribuzione per questo ruolo è compresa tra €30.000 e €45.000. La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio applicato dalla nostra società, a tempo indeterminato. Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna.
• Valutiamo anche collaborazioni in P.Iva.
• Ambiente