Senior Ai Operations Lead

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Gruppo Italgas Italgas 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 ******* 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.
Fondata nel ****, 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 Description Per rafforzare il nostro presidio sulle piattaforme Data & AI siamo alla ricerca della seguente figura professionale: AI Operations Lead Senior, che sia il riferimento tecnico per la messa in produzione e il funzionamento continuativo delle soluzioni Data & AI.
Cerchiamo una figura hands-on con visione trasversale, capace di presidiare l'intero ciclo di vita delle soluzioni AI — dal deployment al monitoraggio, dall'ottimizzazione al troubleshooting — garantendo affidabilità, performance e qualità in produzione.
Attività Operative & Delivery•
Presidiare la messa in produzione delle soluzioni AI e Data, curando deployment, configurazione e validazione su piattaforme Microsoft Azure e Databricks.
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Gestire operativamente le pipeline dati e i modelli AI in produzione: monitoraggio delle performance,



gestione degli alert, troubleshooting e incident resolution.
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Implementare e manutenere i processi AIMLOps e Data Ops: versionamento dei modelli, CI/CD delle pipeline, retraining schedulato, monitoraggio del model drift.
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Assicurare il rispetto degli standard di Data Governance e Security nelle soluzioni in produzione, inclusi Unity Catalog, Row-Level Security e lineage dei dati.
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Eseguire attività di capacity planning e ottimizzazione dei costi sulle piattaforme cloud, identificando inefficienze e proponendo miglioramenti.
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Coordinarsi e collaborare in qualità di riferimento tecnico operativo della AI factory con fornitori esterni, gruppi di progetto per la service transition e gruppi di supporti interni ed altre practice.
Continuous Improvement & Automazione•
Identificare e implementare automazioni nei processi operativi ricorrenti (provisioning, testing, rilascio, monitoraggio).
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Contribuire alla definizione e al mantenimento di runbook, procedure operative e documentazione tecnica delle soluzioni in produzione.
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Proporre e realizzare miglioramenti alle architetture esistenti sulla base dell'esperienza operativa maturata sul campo.
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Supportare le attività di migrazione, replatforming e modernizzazione delle piattaforme dati, eseguendo le attività tecniche richieste.
•
Valutare l'adozione di strumenti AI e Gen AI per efficientare le attività operative quotidiane.
Competenze Tecniche Requisiti:•
Esperienza di 7–10 anni in ruoli operativi in ambito Data & AI (Data/ML/Platform Engineer, Dev Ops/MLOps Engineer, AI Operations) in contesti enterprise strutturati.
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Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini.
•
Conoscenza approfondita delle piattaforme Microsoft Azure e Databricks (architetture Lakehouse, Unity Catalog, Delta Lake, Workflows).
•
Esperienza consolidata con strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog)



e pratiche CI/CD per pipeline dati e modelli AI.
•
Solida conoscenza di Python, SQL e scripting per automazione operativa (Bash, Power Shell).
•
Esperienza con pipeline ETL/ELT batch e streaming (Azure Data Factory, Spark Structured Streaming, Kafka).
•
Conoscenza delle architetture dati moderne: Data Lakehouse, Data Mesh, Data Warehouse.
•
Familiarità con strumenti di monitoring e observability (Azure Monitor, Grafana, log analytics).
•
Esperienza con container e orchestrazione (Docker, Kubernetes).
(Nice to Have)•
Familiarità con soluzioni Generative AI (RAG, Vector Search, AI Agent) e relativo deployment.
(Nice to Have)•
Certificazioni Microsoft Azure o Databricks.
(Nice to Have)Ulteriori competenze•
Resistente senso di ownership e affidabilità nella gestione delle soluzioni in produzione.
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Autonomia operativa e capacità di prendere decisioni tecniche in situazioni di pressione.
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Approccio metodico e attenzione al dettaglio nella documentazione e nel troubleshooting.
•
Capacità di interfacciarsi efficacemente con colleghi di diverse specializzazioni (data scientist, engineer, architect).
•
Orientamento al miglioramento continuo e alla semplificazione dei processi.
•
Buona conoscenza della lingua inglese.
•
Disponibilità a periodiche trasferte, se necessarie.
Cosa Offriamo•
Opportunità di crescita professionale in un contesto data-driven in forte espansione.
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Ambiente di lavoro originale nel settore Data & AI.
•
Formazione continua sulle tecnologie emergenti (Databricks, Azure, Gen AI).
Sede: MilanoTorino Dati retribuzione Condizioni contrattuali ed economiche Contratto a Tempo Indeterminato.
L'inquadramento previsto per il ruolo è: 8- Q livello del CCNL Gas Acqua.
La corrispondente RAL di base per il contratto a tempo indeterminato è prevista nell'intervallo tra ****** e ****** , distribuita su 14 mensilità.
Si aggiungono:•
Premio di produzione, collegato al raggiungimento di obiettivi aziendali predefiniti e misurabili (es. sicurezza, qualità del servizio, performance operative), convertibile in servizi di welfare;•
Buoni pasto del valore nominale di 12 giornalieri (in presenza) o 7 giornalieri (in smart working);•
Welfare aziendale;•
Possibilità di smart working fino a 10 giorni al mese;•

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