Senior AI Engineer
Pubblicato il 16-09-2026 - Business Integration Partners in Latina
Overview In questo ruolo, progetterai soluzioni ML scalabili e le porterai in produzione, collaborando con team cross‑funzionali per integrare IA nei processi aziendali. travaillerai su piattaforme MLOps, architetture dati e modelli AI, contribuendo a una community di Data all'interno di Bip xTech. Le tue attività includeranno ricerca tecnologica, scouting e sviluppo del business sui clienti, con focus su performance, sicurezza e governabilità. Unisciti per guidare progetti di trasformazione digitale e modellare soluzioni AI di alto impatto.
Retribuzione / Benefits
- Assicurazione sanitaria
- check-up agevolati
- piattaforme per il benessere psicofisico
- piano welfare integrativo
- Ticket restaurant
- congedo parentale e supporto durante il rientro
Responsabilità
- Progettare soluzioni ML scalabili e produrle per casi d'uso cliente
- Industrializzare modelli e pipeline per esecuzione in produzione
- Collaborare con Cloud Data Architect, Data Scientist e Data Engineer
- Disegnare e implementare piattaforme MLOps, architetture dati e AI
- Sviluppare applicazioni e componenti AI integrati in sistemi aziendali
- Contribuire alla Bip xTech Data Community attraverso ricerca e scouting tecnologico
- Supportare lo sviluppo del business sui clienti di Bip
Requisiti fondamentali
- Laurea specialistica in STEM
- >=5 anni di esperienza nello sviluppo software in almeno un linguaggio (es. Python, Scala)
- Esperienza nel design di soluzioni software e strutture dati/algoritmi
- Uso di strumenti di Code Repository e CI/CD
- Conoscenza di framework di versioning di dati e/o modelli (MLFlow, DVC, WanDB)
- Conoscenza di ML e Gen AI
- Esperienza con SQL per design, query e ETL
- Esperienza in coordinamento e crescita di team e/o attività pre-sales/delivery
- Conoscenza fluente di italiano e inglese competente
- Standing consulenziale
- Spiccate doti comunicative e interpersonali
- Capacità di collaborazione in team
- Piattaforme Cloud (Google, AWS, Azure) e relativi servizi di Cloud Foundation, Data Platform e AI
- Tecniche di allenamento e fine-tuning di reti neurali (es. LoRA, PEFT)
- Tecniche di semi-supervised e self-supervised learning