SENIOR AI Architect

Gruppo ItalgasItalgas 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.

Continui a leggere per scoprire di cosa avrà bisogno per avere successo in questa posizione, incluse competenze, qualifiche ed esperienza.

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.Job DescriptionStiamo ricercando la seguente figura professionale: AI Architect & Data Science Senior che rappresenti il riferimento tecnico per la progettazione delle soluzioni di intelligenza artificiale e dei modelli analitici avanzati.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.Competenze TecnicheRequisiti:•

Esperienza di 7 – 10

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.