MLOps / Data Engineer – AI Infrastructure & Deployment

• Gestire e ottimizzare infrastrutture per il training, deployment e monitoraggio di modelli AI/LLM
• Automatizzare pipeline ML attraverso strumenti di orchestrazione e CI/CD
• Garantire scalabilità, versioning e affidabilità nella gestione dei dati e dei modelli
• Collaborare con Data Scientist e AI Engineer per portare i modelli in produzione in modo efficace
• Supportare l’integrazione di modelli AI tramite API efficienti e sicure
• Lavorare con vector database per applicazioni semantiche e retrieval-augmented generation (RAG)

• Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica o affini (PhD è un plus)
• Ottima conoscenza di Python e strumenti per il data engineering (Pandas, NumPy, PySpark)
• Esperienza nella progettazione e gestione di API RESTful
• Esperienza con cloud GCP o AWS (Compute Engine, S3, Cloud Functions, Vertex AI, Sagemaker)
• Familiarità con modelli LLM, pipeline di fine-tuning e modelli open-source (es. LLaMA, Mistral)
• Uso di vector DB (FAISS, Weaviate, Pinecone)
• Esperienza con strumenti MLOps (MLflow, DVC, Airflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes)
• Monitoraggio modelli in produzione (Prometheus, Grafana, Evidently AI, etc.)
• Italiano

Competenze di CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, Terraform – nice to have)

• Un ambiente di lavoro stimolante, dinamico e giovane
• Opportunità di partecipare a corsi di formazione
• Iniziative di team building per favorire la coesione e il benessere del team
• Assicurazione sanitaria e welcome kit