MIDDLE AI Architect

1 giorno fa

Pavia PV, Provincia di Pavia; Lombardia, Italia Italgas Tempo pieno

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Overview

In questa funzione, supporti la definizione e la realizzazione delle architetture AI e dei modelli analitici avanzati all'interno di un contesto industriale data-driven. Collabori strettamente con engineer e data scientist per progettare, validare e pubblicare soluzioni basate su Lakehouse, Data Mesh e tecnologie Generative AI. Avrai responsabilità di standardizzazione, documentazione tecnica e integrazione in pipeline aziendali. L'opportunità è guidata da una strategia di trasformazione digitale che cerca impatti concreti su manutenzione predittiva, ottimizzazione delle reti e anomaly detection, in un ambiente innovativo e internazionale di Italgas/Bludigit.

Retribuzione / Benefits

Opportunità di crescita professionale
Ambiente di lavoro innovativo nel Data & AI
Formazione continua su tecnologie emergenti (Databricks, Azure, GenAI)
Smart working parziale
Premio di produzione legato agli obiettivi
Buoni pasto e welfare aziendale

Responsabilità

Progettare architetture AI, ML e Data Science coerenti con standard tecnici e best practice
Disegnare architetture dati basate su Lakehouse e Data Mesh quando rilevante
Definire pattern architetturali per soluzioni Generative AI (RAG, Vector Search, Lakehouse AI, Mosaic AI, AI Agent)
Valutare tecnologie, framework e piattaforme per sviluppo e deployment di modelli AI/ML
Redigere specifiche tecniche e linee guida per riproducibilità, versioning e qualità dei modelli
Progettare e sviluppare modelli di ML, DL e NLP per casi industriali (manutenzione predittiva, ottimizzazione reti, anomaly detection)
Condurre analisi esplorative, feature engineering e selezione modelli per casi d'uso
Validare correttezza e robustezza dei modelli, effettuando review tecniche e test di qualità
Integrare LLM e AI Agent nelle pipeline aziendali, progettando e validando
Assicurare conformità alle best practice MLOps (monitoraggio drift, A/B testing, retraining)
Contribuire a una knowledge base tecnica interna documentando pattern e lesson learned

Requisiti fondamentali

Esperienza 4–6 anni in ruoli AI/ML Architect, Senior Data Scientist o Applied Scientist su progetti enterprise
Laurea magistrale o dottorato in campi correlati
Solida conoscenza di ML, DL, NLP e tecniche statistiche avanzate
Esperienza con piattaforme cloud (Azure, Databricks) e architetture Lakehouse
Ottima conoscenza di Python e framework ML/AI (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
Esperienza con PySpark e tecnologie Big Data (Spark, Delta Lake)
Conoscenza strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog) e CI/CD per modelli ML
Esperienza con LLM, Generative AI e pattern come RAG e Vector Search
Conoscenza SQL e modellazione dati (star/snowflake)
Familiarità con Data Governance e Data Quality (Unity Catalog, lineage)
Certificazioni Databricks o Microsoft Azure in AI/ML (Nice to Have)
Capacità di comunicare scelte architetturali a interlocutori tecnici e non tecnici
Pensiero analitico e approccio scientifico
Capacità di collaborazione e review tra pari
Azure, Databricks
Lakehouse, Data Mesh
RAG, Vector Search, Mosaic AI, AI Agent

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