Devops Ai Engineer

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NEVERHACK ( ) è un gruppo francese specializzato in cybersecurity.Sta pensando di candidarsi per questo lavoro? Verifichi tutti i dettagli nella descrizione e poi faccia clic su "Candidati".Fondato nel 2021 e con sedi in 11 paesi, il gruppo conta oggi più di 1200 dipendenti in tutto il mondo.La nostra ambizione è quella di espanderci a livello internazionale per costruire un mondo digitale affidabile per tutti.È proprio grazie a questa forte espansione che Siamo alla ricerca di un DevOps AI Engineer con esperienza medio/alta in ambito AI/ML e infrastrutture complesse, che supporti la realizzazione, l’orchestrazione e la gestione di un prototipo AI in ambiente controllato.La 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 scalabilità, automazione, sicurezza e trasferibilità dell’architettura verso gli ambienti produttivi.La figura lavorerà a stretto contatto con System Integrator, team tecnici e stakeholder interni, contribuendo alla validazione dei requisiti e alla definizione delle soluzioni tecnologiche più appropriate.Responsabilità principali- Realizzare, configurare e orchestrare il prototipo AI in ambiente di test, assicurandone scalabilità, stabilità e trasferibilità verso la produzione.- Progettare e gestire pipeline CI/CD per l’automazione del ciclo di sviluppo, test, versioning e deployment dei componenti AI.- Automatizzare provisioning, configurazione e gestione dell’infrastruttura necessaria all’esecuzione del prototipo.- Integrare modelli AI/ML, servizi applicativi, API e componenti infrastrutturali esistenti.- Gestire containerizzazione e orchestrazione dei workload AI.- Implementare meccanismi di monitoraggio, logging e troubleshooting, verificando performance,



disponibilità e stabilità della soluzione.- Prestare particolare attenzione agli aspetti di sicurezza, gestione degli accessi e protezione degli asset e dei dati presenti nell’ambiente di test.- Collaborare con il System Integrator e con i team interni per analizzare e validare i requisiti tecnici.- Identificare criticità e proporre soluzioni tecniche durante le fasi di prototipazione.- Documentare configurazioni, processi, pipeline e modalità di deployment, facilitando il successivo passaggio verso l’ambiente produttivo.Competenze tecniche richieste- Python, con particolare riferimento a: scripting e automazione; integrazione tramite API; gestione di componenti e workflow AI/ML.- Conoscenza ed esperienza nell'utilizzo di modelli AI/ML, inclusi gestione, configurazione, tuning e deployment.- Esperienza con Docker e tecnologie di containerizzazione.- Buona conoscenza di Kubernetes e dei principali concetti di orchestrazione dei workload.- Esperienza nella progettazione e gestione di pipeline CI/CD.- Ottima conoscenza di Git e dei principali strumenti di versioning e automazione.- Esperienza nell'integrazione tra componenti AI/ML, applicazioni e infrastrutture.- Conoscenza di strumenti e metodologie di monitoring, logging e troubleshooting.- Familiarità con principi di Infrastructure as Code e automazione dell’infrastruttura costituisce un plus.SeniorityÈ richiesta una seniority medio/alta, la risorsa dovrà essere in grado di operare in autonomia,



prendere decisioni tecniche nell’ambito del proprio perimetro e affrontare problematiche non completamente predefinite.Requisiti aggiuntivi- Forte attitudine alla prototipazione rapida e alla sperimentazione tecnologica.- Approccio problem solving e capacità di individuare autonomamente soluzioni a problemi tecnici complessi.- Capacità di lavorare in autonomia e di interfacciarsi efficacemente con team tecnici interni ed esterni.- Buone capacità di comunicazione e collaborazione.- Orientamento alla documentazione e alla riproducibilità delle soluzioni realizzate.Nice to haveCostituiscono elementi preferenziali:- Esperienza in ambito MLOps / LLMOps.- Esperienza con LLM, GenAI o sistemi AI generativi.- Conoscenza di framework e tool per il deployment e serving di modelli AI.- Esperienza con ambienti cloud (AWS, Azure o GCP).- Conoscenza di strumenti di Infrastructure as Code, come Terraform o Ansible.- Esperienza con sistemi di observability e monitoring.- Conoscenza di pratiche di security by design applicate a infrastrutture e workload AI.L'obiettivo principale della figura sarà trasformare il prototipo AI in una soluzione tecnicamente riproducibile, automatizzata e pronta a essere evoluta verso la produzione, riducendo al minimo le attività manuali e le criticità legate al successivo deployment produttivo.Cosa offriamo- Inserimento con percorsi strutturati di formazione e crescita.- Ambiente stimolante in ambito cybersecurity e IT, con possibilità di sviluppo su progetti complessi.- Modalità di lavoro remota- CCNL Metalmeccanico, ticket restaurant 8 €, welfare, RAL tra 45.000 € e 48.000 €Sede di lavoro: Remoto, con disponibilità a recarsi negli uffici di Milano, Torino, Bologna per riunioni di allineamento. xysqume Il processo di selezione prevede colloquio HR e 2 colloqui di carattere tecnico.

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