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 150.000 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 1837, 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.

Per rafforzare il nostro presidio sulle piattaforme Data &

- AI siamo alla ricerca della seguente figura qualificato: 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.•Gestire operativamente le pipeline dati e i modelli AI in produzione:



monitoraggio delle performance, gestione degli alert, troubleshooting e incident resolution.•Implementare e manutenere i processi AIMLOps e Data Ops: versionamento dei modelli, CI/CD delle pipeline, retraining schedulato, monitoraggio del model drift.•Assicurare il rispetto degli standard di Data Governance e Security nelle soluzioni in produzione, inclusi Unity Catalog, Row-Level Security e lineage dei dati.•Eseguire attività di capacity planning e ottimizzazione dei costi sulle piattaforme cloud, identificando inefficienze e proponendo miglioramenti.•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).•Contribuire alla definizione e al mantenimento di runbook, procedure operative e documentazione tecnica delle soluzioni in produzione.•Proporre e realizzare miglioramenti alle architetture esistenti sulla base dell'esperienza operativa maturata sul campo.•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.•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•Forte senso di ownership e affidabilità nella gestione delle soluzioni in produzione.•Autonomia operativa e capacità di prendere decisioni tecniche in situazioni di pressione.•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.•Ambiente di lavoro innovativo 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 50.000 e 60.000 , 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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