Mid/Senior DevOps / Platform Engineer - Linux, Kubernetes e Cloud
Pubblicato il 10-09-2026 - Saturnalia in Pavia
Mid/Senior DevOps / Platform Engineer Linux, Kubernetes, cloud e sistemi AI in produzione Saturnalia sviluppa soluzioni digitali per il settore assicurativo agricolo, combinando software, dati territoriali, informazioni meteorologiche e immagini satellitari. Il nostro ecosistema comprende un gestionale web GIS per consultare e analizzare i portafogli assicurativi, un’app mobile per supportare i periti durante i sopralluoghi e una serie di servizi backend e geospaziali che alimentano importazioni, analisi del rischio, monitoraggio e workflow di perizia. L’obiettivo è collegare l’intero percorso operativo — dal contratto alla particella, fino alla perizia digitale con foto, survey e dati ambientali — mettendo a disposizione di compagnie, broker, operatori e periti strumenti più rapidi e informati per gestire il rischio agricolo.
In questo contesto, i dati meteo e satellitari e gli algoritmi di Intelligenza Artificiale hanno un ruolo concreto: aiutano a monitorare la vegetazione, analizzare gli eventi e supportare la valutazione dei danni. Siamo alla ricerca di un/una Mid/Senior DevOps / Platform Engineer che prenda in carico l’evoluzione e l’affidabilità della nostra infrastruttura tecnologica. Cerchiamo una persona altamente operativa, con una conoscenza profonda di Linux, Kubernetes e degli ambienti cloud.
Il ruolo è particolarmente importante perché l’infrastruttura deve supportare anche la messa in produzione dei nostri algoritmi di Intelligenza Artificiale applicati alle immagini satellitari. Avrai la responsabilità degli ambienti di sviluppo e produzione: cluster Kubernetes, sistemi Linux, servizi cloud, deployment, pipeline e strumenti di osservabilità. Ti occuperai di fare in modo che i sistemi siano affidabili, monitorabili, sicuri e semplici da operare anche quando la complessità aumenta.
Lavorerai a stretto contatto con il team di sviluppo e con chi si occupa degli algoritmi,
portando i prototipi fuori dalla fase sperimentale e integrandoli in pipeline e servizi pronti per l’utilizzo reale. progettazione e gestione dell’infrastruttura cloud e dei cluster Kubernetes; amministrazione avanzata di Linux e troubleshooting di rete, storage, DNS, certificati, container e performance; automazione dell’infrastruttura e dei processi tramite Bash, Python e strumenti Infrastructure as Code; sviluppo di script per download, sincronizzazione, validazione e gestione dei dati; progettazione e manutenzione delle pipeline CI/CD e dei processi di deployment; ingegnerizzazione e gestione in produzione dei servizi e delle pipeline di inferenza su immagini satellitari; implementazione di logging, monitoring, alerting, backup, sicurezza e procedure di disaster recovery; analisi degli incidenti, risoluzione delle cause profonde e documentazione delle procedure operative. Nel lavoro quotidiano ci aspettiamo inoltre un utilizzo maturo degli agenti AI per lo sviluppo e l’automazione, inclusi strumenti come Codex, Claude o equivalenti. Non si tratta soltanto di saperli utilizzare, ma di saper organizzare workflow efficaci: suddividere correttamente i task, fornire il contesto necessario, verificare gli output e ottimizzare il consumo di token, il tempo e la qualità del risultato.
Hai maturato esperienza significativa in ruoli DevOps, Platform Engineering o MLOps e conosci Linux e Kubernetes in modo concreto, non soltanto teorico.
Sai diagnosticare un problema partendo dai log e dagli strumenti disponibili, capire dove si trova il collo di bottiglia e intervenire in modo controllato. esperienza nella progettazione e gestione di infrastrutture cloud in produzione; padronanza di Linux, Kubernetes, Docker o containerd, Helm e Git; esperienza con sistemi CI/CD, networking, sistemi distribuiti, monitoring e logging; capacità di scrivere e mantenere script affidabili in Bash e Python; familiarità con Terraform, Ansible o strumenti analoghi di Infrastructure as Code; esperienza nell’utilizzo di agenti AI per sviluppo e automazione, con capacità di ottimizzare task, contesto e token; capacità di collaborare con sviluppatori e data scientist, traducendo le esigenze applicative in soluzioni infrastrutturali concrete. Costituiscono un plus la conoscenza approfondita di Prometheus, Grafana, Loki o strumenti equivalenti, l’esperienza con architetture ibride o multi-cloud e la familiarità con pratiche di hardening e disaster recovery in cloud.
Il nostro approccio all’AI Per noi l’Intelligenza Artificiale è una componente tecnologica concreta del prodotto. Un ruolo tecnico di responsabilità, con ampia autonomia e la possibilità di contribuire direttamente alle scelte architetturali e all’evoluzione della piattaforma. Lavorerai in un contesto in cui cloud, Kubernetes, automazione e AI sono componenti centrali del prodotto.
La RAL iniziale è a partire da 28.000 € lordi annui , con possibilità di una RAL significativamente superiore per profili con esperienza e competenze avanzate. Inquadramento e condizioni contrattuali saranno definiti in base al profilo e al CCNL applicato. Il lavoro è organizzato in modalità mista, con la presenza in sede richiesta per almeno tre giorni alla settimana .
Le restanti giornate potranno essere svolte da remoto, compatibilmente con le esigenze operative, progettuali e di collaborazione del team.