AI Engineer

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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 occasione 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)

#J-18808-Ljbffr

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