In questa posizione, contributorai alla progettazione, sviluppo e messa in produzione di soluzioni AI per sostenere le iniziative del Gruppo Italgas. Lavorerai con team Data, IT, Business e partner tecnologici per garantire soluzioni scalabili e sicure integrate negli ecosistemi aziendali. Avrai responsabilità di progettare architetture AI/ML, pipeline MLOps e agenti intelligenti che supportano processi aziendali. L’occasione combina innovazione in AI Generativa e automazione intelligente in un contesto tecnologicamente avanzato.

Si assicuri di leggere attentamente le informazioni relative a questa opportunità prima di inviare la sua candidatura.
Retribuzione / Benefits

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- Premio di produzione legato agli obiettivi aziendali

- Buoni pasto

- Welfare aziendale

- Piano di Azionariato Diffuso

- Formazione continua sulle tecnologie emergenti e AI

Responsabilità

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- Progettare e sviluppare soluzioni AI/ML con Databricks e Azure OpenAI dalla prototipazione al rilascio in produzione

- Realizzare architetture RAG e sistemi di Vector Search per knowledge management e interrogazione documentale

- Implementare pipeline MLOps per training, valutazione, deployment, monitoraggio e aggiornamento dei modelli

- Sviluppare e orchestrare agenti AI e workflow integrati nei processi aziendali

- Garantire integrazione delle capacità AI via API,

gateway e servizi cloud

- Definire e applicare standard di sicurezza, governance e data protection

- Contribuire all’evoluzione della piattaforma AI aziendale e alle best practice tecnologiche

- Supportare sperimentazione su nuove tecnologie e casi d’uso di AI generativa

Requisiti fondamentali

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- 3-5 anni di esperienza come AI Engineer, ML Engineer o ruoli analoghi in contesti enterprise

- Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini

- Conoscenza Databricks e Azure Microsoft Foundry

- Esperienza con framework ML e librerie per sviluppo di agenti e applicazioni basate su LLM

- Conoscenza architetture xysqume RAG, retrieval e orchestrazione di agenti AI

- Competenze MLOps e familiarità con CI/CD, monitoring e model lifecycle management

- Ottima conoscenza di Python e buona conoscenza di SQL

- Familiarità con ambienti cloud Azure e strumenti di osservabilità

- Titoli preferenziali: Docker, Kubernetes, architetture event-driven, certificazioni Databricks o Azure AI

- orientamento al risultato

- autonomia e collaborazione con team multidisciplinari

- approccio analitico e attenzione al dettaglio

- LLM frameworks e biblioteche per agenti

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