MIDDLE AI Architect

20 ore fa

Milano, Lombardy, Italia Bludigit Tempo pieno 45.000 € - 55.000 € Contratto

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Italgas è una Network Tech Company, leader nei settori della distribuzione del gas, dei servizi idrici, dell’efficienza energetica e dell’IT. A seguito dell’acquisizione di 2i Rete Gas, suo principale competitor, Italgas diventa il primo operatore nella distribuzione del gas in Europa, gestendo una rete di oltre 150.000 chilometri e servendo circa 13 milioni di clienti in Italia e Grecia. Attraverso le sue controllate nel settore idrico, il Gruppo fornisce servizi, direttamente e indirettamente, a 6,2 milioni di persone, pari al 10% della popolazione italiana, principalmente nelle regioni Lazio, Sicilia e Campania. Fondata nel 1837, Italgas è riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo in modo significativo allo sviluppo economico e sociale del Paese. Con quasi due secoli di storia alle spalle è unanimemente riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo allo sviluppo economico e sociale del Paese.

In tale contesto è stata creata Bludigit S.p.A, società del Gruppo Italgas nata per dare ulteriore impulso alla trasformazione digitale di Italgas e per offrire soluzioni all’avanguardia anche ad altri operatori nei settori dell’energia e delle infrastrutture, per supportare e incentivare la transizione energetica e digitale. Bludigit, propone soluzioni proprietarie per accelerare la trasformazione digitale, attraverso un ecosistema di partner tecnologici e tramite la Digital Factory, l’hub di innovazione del Gruppo Italgas.

Stiamo ricercando la seguente figura professionale: AI Architect & Data Science Middle che rappresenti il riferimento tecnico per la progettazione delle soluzioni di intelligenza artificiale e dei modelli analitici avanzati.

Dopo aver letto questa descrizione, invii il suo CV e le eventuali informazioni aggiuntive richieste facendo clic sul pulsante di candidatura.
Cerchiamo una figura con forte competenza architetturale e di data science, che lavori in prima persona sulla progettazione dei modelli, sulla definizione delle architetture e sulla loro validazione tecnica, collaborando con engineer e data scientist del team.

Progettazione Architetturale

Progettare le architetture delle soluzioni AI, Machine Learning e Data Science, assicurando coerenza con gli standard tecnici e le best practice di settore.
Disegnare architetture dati basate su paradigmi Lakehouse e, ove rilevante, Data Mesh, per abilitare casi d’uso analitici avanzati.
Definire e documentare i pattern architetturali per l’adozione di soluzioni Generative AI (RAG, Vector Search, Lakehouse AI, Mosaic AI, AI Agent).
Valutare tecnologie, framework e piattaforme per lo sviluppo e il deployment di modelli AI/ML, producendo analisi comparative e raccomandazioni tecniche.
Redigere specifiche tecniche e linee guida per garantire riproducibilità, versionamento e qualità dei modelli.

Data Science Hands-on

Progettare e sviluppare modelli di Machine Learning, Deep Learning e NLP per casi d’uso industriali (manutenzione predittiva, ottimizzazione reti, anomaly detection).
Condurre analisi esplorative, feature engineering e selezione dei modelli più appropriati per ciascun caso d’uso.
Validare la correttezza e la robustezza dei modelli sviluppati dal team, eseguendo review tecniche e test di qualità.
Integrare LLM (open source e commerciali) e AI Agent nelle pipeline aziendali, occupandosi della progettazione e della validazione.
Assicurare la conformità alle best practice MLOps: monitoraggio del model drift, A/B testing, retraining.
Contribuire alla creazione di una knowledge base tecnica interna, documentando pattern, soluzioni e lesson learned.

Requisiti

Esperienza di 4 – 6 anni in ruoli di AI/ML Architect, Senior Data Scientist o Applied Scientist su progetti complessi in contesti enterprise.
Laurea magistrale o dottorato in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline affini.
Solida conoscenza di algoritmi di Machine Learning, Deep Learning, NLP e tecniche statistiche avanzate.
Esperienza approfondita con piattaforme cloud (Microsoft Azure, Databricks) e architetture Lakehouse.
Ottima conoscenza di Python e dei principali framework ML/AI (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face).
Esperienza con PySpark e tecnologie Big Data (Apache Spark, Delta Lake).
Conoscenza di strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog) e pratiche di CI/CD per modelli ML.
Esperienza con LLM, Generative AI e pattern architetturali come RAG e Vector Search.
Conoscenza di SQL e dei principi di modellazione dati (star schema, snowflake, granularità, relazioni).
Familiarità con strumenti di Data Governance e Data Quality (Unity Catalog, lineage, catalogazione).
Certificazioni Databricks o Microsoft Azure in ambito AI/ML. (Nice

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