Devops Ai Engineer
Pubblicato il 12-09-2026 - NEVERHACK Italy in Trieste
pbNEVERHACK /b ( ) è un gruppo francese specializzato in cybersecurity.
/ppFondato nel **** e con sedi in 11 paesi, il gruppo conta oggi più di **** dipendenti in tutto il mondo.
/ppLa nostra ambizione è quella di espanderci a livello internazionale per costruire un mondo digitale protetto per tutti.
/ppbr/pp È proprio grazie a questa forte 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 ****** € e ****** € /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.
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