DevOps AI Engineer

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pbNEVERHACK /b ( ) è un gruppo francese specializzato in cybersecurity. /ppFondato nel 2021 e con sedi in 11 paesi, il gruppo conta oggi più di 1200 dipendenti in tutto il mondo. /ppLa nostra ambizione è quella di espanderci a livello internazionale per costruire un mondo digitale sicuro per tutti. /ppbr/pp È proprio grazie a questa robusto espansione che Siamo alla ricerca di un bDevOps AI Engineer /b con esperienza medio/alta in ambito AI/ML e infrastrutture complesse, che supporti la realizzazione, l’orchestrazione e la gestione di un bprototipo AI in ambiente controllato /b. /ppLa risorsa avrà l’obiettivo di riprodurre una versione ridotta e funzionale del modello AI che verrà successivamente portato in produzione, garantendo fin dalle fasi di prototipazione bscalabilità, automazione, sicurezza e trasferibilità dell’architettura /b verso gli ambienti produttivi. /ppLa figura lavorerà a stretto contatto con bSystem Integrator, team tecnici e stakeholder interni /b, contribuendo alla validazione dei requisiti e alla definizione delle soluzioni tecnologiche più appropriate. /ppbr/ppbResponsabilità principali /b /pulliRealizzare, configurare e orchestrare il bprototipo AI in ambiente di test /b, assicurandone scalabilità, stabilità e trasferibilità verso la produzione. /liliProgettare e gestire bpipeline CI/CD /b per l’automazione del ciclo di sviluppo, test, versioning e deployment dei componenti AI. /liliAutomatizzare provisioning, configurazione e gestione dell’infrastruttura necessaria all’esecuzione del prototipo. /liliIntegrare bmodelli AI/ML, servizi applicativi, API e componenti infrastrutturali /b esistenti. /liliGestire containerizzazione e orchestrazione dei workload AI. /liliImplementare meccanismi di bmonitoraggio, logging e troubleshooting /b, verificando performance, disponibilità e stabilità della soluzione. /liliPrestare particolare attenzione agli aspetti di bsicurezza,



gestione degli accessi e protezione degli asset e dei dati /b presenti nell’ambiente di test. /liliCollaborare con il bSystem Integrator /b e con i team interni per analizzare e validare i requisiti tecnici. /liliIdentificare criticità e proporre soluzioni tecniche durante le fasi di prototipazione. /liliDocumentare configurazioni, processi, pipeline e modalità di deployment, facilitando il successivo passaggio verso l’ambiente produttivo. /li /ulpbr/ppbCompetenze tecniche richieste /b /pullibPython /b, con particolare riferimento a: scripting e automazione; integrazione tramite API; gestione di componenti e workflow AI/ML. /liliConoscenza ed esperienza nell'utilizzo di bmodelli AI/ML /b, inclusi gestione, configurazione, tuning e deployment. /liliEsperienza con bDocker /b e tecnologie di containerizzazione. /liliBuona conoscenza di bKubernetes /b e dei principali concetti di orchestrazione dei workload. /liliEsperienza nella progettazione e gestione di bpipeline CI/CD /b. /liliOttima conoscenza di bGit /b e dei principali strumenti di versioning e automazione. /liliEsperienza nell'integrazione tra componenti AI/ML, applicazioni e infrastrutture. /liliConoscenza di strumenti e metodologie di bmonitoring, logging e troubleshooting /b. /liliFamiliarità con principi di bInfrastructure as Code e automazione dell’infrastruttura /b costituisce un plus. /li /ulpbr/ppbSeniority /b /ppÈ richiesta una bseniority medio/alta /b, la risorsa dovrà essere in grado di boperare in autonomia /b,



prendere decisioni tecniche nell’ambito del proprio perimetro e affrontare problematiche non completamente predefinite. /ppbr/ppbRequisiti aggiuntivi /b /pulliForte attitudine alla bprototipazione rapida /b e alla sperimentazione tecnologica. /liliApproccio bproblem solving /b e capacità di individuare autonomamente soluzioni a problemi tecnici complessi. /liliCapacità di lavorare in autonomia e di interfacciarsi efficacemente con team tecnici interni ed esterni. /liliBuone capacità di comunicazione e collaborazione. /liliOrientamento alla documentazione e alla riproducibilità delle soluzioni realizzate. /li /ulpbr/ppbNice to have /b /ppCostituiscono elementi preferenziali: /pulliEsperienza in ambito bMLOps / LLMOps /b. /liliEsperienza con bLLM, GenAI o sistemi AI generativi /b. /liliConoscenza di framework e tool per il deployment e serving di modelli AI. /liliEsperienza con ambienti bcloud /b (AWS, Azure o GCP). /liliConoscenza di strumenti di Infrastructure as Code, come bTerraform o Ansible /b. /liliEsperienza con sistemi di observability e monitoring. /liliConoscenza di pratiche di bsecurity by design /b applicate a infrastrutture e workload AI. /li /ulpbr/ppL'obiettivo principale della figura sarà btrasformare il prototipo AI in una soluzione tecnicamente riproducibile, automatizzata e pronta a essere evoluta verso la produzione /b, riducendo al minimo le attività manuali e le criticità legate al successivo deployment produttivo. /ppbr/ppbCosa offriamo /b /pulliInserimento bcon percorsi strutturati di formazione e crescita /b. /lilibAmbiente stimolante /b in ambito cybersecurity e IT, con possibilità di sviluppo su progetti complessi. /liliModalità di lavoro remota /liliCCNL Metalmeccanico, ticket restaurant 8 €, welfare, RAL tra 45.000 € e 48.000 € /li /ulpbr/ppSede di lavoro: Remoto, con disponibilità a recarsi negli uffici di Milano, Torino, Bologna per riunioni di allineamento. /ppIl processo di selezione prevede colloquio HR e 2 colloqui di carattere tecnico. /p

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