Technisch engineer.
Pubblicato il 23-08-2026 - 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.
Requirements
- 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)
- 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)
#J-18808-Ljbffr