Expert AI Engineer – BIP AI LAB
19 ore fa
Caserta, Campania, Italia
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Overview In questo ruolo, avrai la responsabilità di guidare la visione tecnologica e la roadmap di piattaforme AI/MLOps e GenAI enterprise. Lavorerai in un contesto internazionale e multidisciplinare, collaborando strettamente con Research, Engineering e Delivery per tradurre requisiti di business in soluzioni tecnologiche ad alto valore. Ti occuperai di progettare ecosistemi MLOps complessi, governance dei modelli e conformità normativa, contribuendo a trasformare la ricerca in risultati concreti. È un’opportunità di leadership tecnica e mentorship per far crescere una practice AI avanzata in un contesto di innovazione continua. Retribuzione / Benefits
* Formazione e crescita professionale
* Flessibilità e work-life integration
* Salute e benessere
* Supporto genitorialità e politiche inclusive
* Ambiente etico e pari opportunità Responsabilità
* Definire la visione tecnologica e la roadmap delle piattaforme AI/MLOps e GenAI a livello di gruppo e per i clienti
* Orchestrare design di ecosistemi MLOps e LLMOps multi-cloud e hybrid-cloud, garantendo scalabilità e gestione dei costi
* Stabilire linee guida, standard di engineering e pattern di sviluppo sicuri e scalabili per l’intero lifecycle dei modelli (Real-Time, Batch, Streaming, LLM/SLM, RAG)
* Supervisionare sistemi di Model Governance, AI etico (Responsible AI), Explainability (XAI) e auditabilità in produzione
* Interagire con clienti e stakeholder per tradurre requisiti strategici in architetture di alto valore
* Assicurare Tech Leadership e mentorship trasversale promuovendo best practice e iniziative di R&D su tecnologie emergenti Requisiti fondamentali
* Oltre 6 anni di esperienza in ML Engineering, MLOps, AI Architecture o Cloud Software Architecture con focus sull’industrializzazione dell’AI
* Esperienza nella progettazione e erogazione di piattaforme ML/AI enterprise su scala industriale e contesti mission-critical
* Padronanza dell’ecosistema Cloud-Native (Kubernetes, Terraform/IaC, Service Mesh, CI/CD avanzato) per workload di AI distribuita e deep learning
* Eccellente padronanza di Python e conoscenza avanzata di framework di orchestrazione per modelli tradizionali e generativi
* Solida gestione della sicurezza dei dati, IAM, isolamento workload AI, Zero Trust e governance dell’AI
* Ottime doti di comunicazione tecnica, negoziazione e problem solving strategico; interfaccia con figure di alto livello
* comunicazione tecnica
* negoziazione
* problem solving strategico
* MLOps / AI Architecture
* GenAI platforms
* multi-cloud design (Azure, AWS, GCP)
* Formazione e crescita professionale
* Flessibilità e work-life integration
* Salute e benessere
* Supporto genitorialità e politiche inclusive
* Ambiente etico e pari opportunità Responsabilità
* Definire la visione tecnologica e la roadmap delle piattaforme AI/MLOps e GenAI a livello di gruppo e per i clienti
* Orchestrare design di ecosistemi MLOps e LLMOps multi-cloud e hybrid-cloud, garantendo scalabilità e gestione dei costi
* Stabilire linee guida, standard di engineering e pattern di sviluppo sicuri e scalabili per l’intero lifecycle dei modelli (Real-Time, Batch, Streaming, LLM/SLM, RAG)
* Supervisionare sistemi di Model Governance, AI etico (Responsible AI), Explainability (XAI) e auditabilità in produzione
* Interagire con clienti e stakeholder per tradurre requisiti strategici in architetture di alto valore
* Assicurare Tech Leadership e mentorship trasversale promuovendo best practice e iniziative di R&D su tecnologie emergenti Requisiti fondamentali
* Oltre 6 anni di esperienza in ML Engineering, MLOps, AI Architecture o Cloud Software Architecture con focus sull’industrializzazione dell’AI
* Esperienza nella progettazione e erogazione di piattaforme ML/AI enterprise su scala industriale e contesti mission-critical
* Padronanza dell’ecosistema Cloud-Native (Kubernetes, Terraform/IaC, Service Mesh, CI/CD avanzato) per workload di AI distribuita e deep learning
* Eccellente padronanza di Python e conoscenza avanzata di framework di orchestrazione per modelli tradizionali e generativi
* Solida gestione della sicurezza dei dati, IAM, isolamento workload AI, Zero Trust e governance dell’AI
* Ottime doti di comunicazione tecnica, negoziazione e problem solving strategico; interfaccia con figure di alto livello
* comunicazione tecnica
* negoziazione
* problem solving strategico
* MLOps / AI Architecture
* GenAI platforms
* multi-cloud design (Azure, AWS, GCP)