AI Engineer
Pubblicato il 10-08-2026 - Jobtailor in Torino
Progettazione e sviluppo di soluzioni avanzate di Machine Learning e Generative AI, con l’utilizzazione di architetture moderne in cloud (AWS, Azure, GCP) per la realizzazione di pipeline AI scalabili e performanti.
Scopra se questa possibilità è adatta a lei leggendo tutte le informazioni riportate di seguito.
Requirements
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- Ottima conoscenza di Python
- Esperienza con PySpark / Spark per elaborazione dati su larga scala
- Conoscenza Databricks
- Conoscenza del ciclo di vita dei modelli ML (training, validation, deployment)
- Esperienza con librerie ML (es. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
- Capacità di sviluppare pipeline ML end-to-end
- Esperienza o familiarità con Large Language Models (LLM)
- Conoscenza di RAG (Retrieval-Augmented Generation) e prompt engineering
- Integrazione di modelli AI in applicazioni reali
- Esperienza con data pipeline, data processing e feature engineering
- Utilizzo di ambienti distribuiti e gestione grandi volumi di dati
- Familiarità con almeno uno dei principali hyperscaler: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud
- Esperienza con servizi AI/ML in cloud (es. SageMaker, Azure ML, Vertex AI)
xysqume
- Conoscenza di MLOps (model versioning, monitoring, CI/CD)
- Buone pratiche di sviluppo software (Git, testing, code quality
- Familiarità con containerizzazione (Docker, Kubernetes è un plus)
- Conoscenza di SQL e gestione dati strutturati/non strutturati
- Familiarità con sistemi di storage moderni (Data Lake / Lakehouse)
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