AI Engineer

6 ore fa

Varese, Lombardia, Italia Italgas Tempo pieno
Overview

In questa posizione, contributorai alla progettazione, sviluppo e messa in produzione di soluzioni AI per sostenere le iniziative del Gruppo Italgas. Lavorerai con team Data, IT, Business e partner tecnologici per garantire soluzioni scalabili e sicure integrate negli ecosistemi aziendali. Avrai responsabilità di progettare architetture AI/ML, pipeline MLOps e agenti intelligenti che supportano processi aziendali. L’opportunità combina innovazione in AI Generativa e automazione intelligente in un contesto tecnologicamente avanzato.

Retribuzione / Benefits
  • Premio di produzione legato agli obiettivi aziendali
  • Buoni pasto
  • Welfare aziendale
  • Smart working fino a 10 giorni al mese
  • Piano di Azionariato Diffuso
  • Formazione continua sulle tecnologie emergenti e AI
Responsabilità
  • Progettare e sviluppare soluzioni AI/ML con Databricks e Azure OpenAI dalla prototipazione al rilascio in produzione
  • Realizzare architetture RAG e sistemi di Vector Search per knowledge management e interrogazione documentale
  • Implementare pipeline MLOps per training, valutazione, deployment, monitoraggio e aggiornamento dei modelli
  • Sviluppare e orchestrare agenti AI e workflow integrati nei processi aziendali
  • Garantire integrazione delle capacità AI via API, gateway e servizi cloud
  • Definire e applicare standard di sicurezza, governance e data protection
  • Contribuire all’evoluzione della piattaforma AI aziendale e alle best practice tecnologiche
  • Supportare sperimentazione su nuove tecnologie e casi d’uso di AI generativa
Requisiti fondamentali
  • 3-5 anni di esperienza come AI Engineer, ML Engineer o ruoli analoghi in contesti enterprise
  • Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini
  • Conoscenza Databricks e Azure Microsoft Foundry
  • Esperienza con framework ML e librerie per sviluppo di agenti e applicazioni basate su LLM
  • Conoscenza architetture RAG, retrieval e orchestrazione di agenti AI
  • Competenze MLOps e familiarità con CI/CD, monitoring e model lifecycle management
  • Ottima conoscenza di Python e buona conoscenza di SQL
  • Familiarità con ambienti cloud Azure e strumenti di osservabilità
  • Titoli preferenziali: Docker, Kubernetes, architetture event-driven, certificazioni Databricks o Azure AI
  • orientamento al risultato
  • autonomia e collaborazione con team multidisciplinari
  • approccio analitico e attenzione al dettaglio
  • Databricks
  • Azure OpenAI
  • LLM frameworks e biblioteche per agenti