MIDDLE AI Operations Lead
Pubblicato il 19-08-2026 - Bludigit in Milano
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 professionale: AI Operations Lead Middle, 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
Presidio 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 AI/MLOps e DataOps: 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 GenAI per efficientare le attività operative quotidiane.
Requisiti
Esperienza di 4 – 6 anni in ruoli operativi in ambito Data & AI (Data/ML/Platform Engineer, DevOps/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, PowerShell).
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, GenAI).
Sede: MilanoTorino
Descrizione lavoro
Gruppo 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 professionale: AI Operations Lead Middle, 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
Presidio 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 AI/MLOps e DataOps: 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 GenAI per efficientare le attività operative quotidiane.
Requisiti
Esperienza di 4 – 6 anni in ruoli operativi in ambito Data & AI (Data/ML/Platform Engineer, DevOps/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, PowerShell).
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 qualificato in un contesto data-driven in forte espansione.
Ambiente di lavoro innovativo nel settore Data & AI.
Formazione continua sulle tecnologie emergenti (Databricks, Azure, GenAI).
Sede: MilanoTorino
Condizioni contrattuali ed economiche
Contratto a Tempo Indeterminato.
L'inquadramento previsto per il ruolo è: 7°- 8° livello del CCNL Gas Acqua.
La corrispondente RAL di base per il contratto a tempo indeterminato è prevista nell'intervallo tra 45.000 e 55.000 €, distribuita su 14 mensilità.
Benefici
Premio di produzione, collegato al raggiungimento di obiettivi aziendali predefiniti e misurabili (es. sicurezza, qualità del servizio, performance operativi), 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;
Piano di Azionariato Diffuso, con assegnazione di azioni secondo criteri aziendali comunicati in fase di inserimento.
Welfare aziendale
ITA
Italgas garantisce parità di trattamento e retribuzione per lavori di pari valore a tutte le persone, indipendentemente da genere, identità di genere, età, disabilità, provenienza o orientamento, in conformità alla normativa vigente e alle politiche aziendali. Le politiche retributive sono basate su criteri trasparenti, oggettivi e non discriminatori.